Model głębokiego uczenia się do rozpoznawania telefonu - Problemy z wymiarem modelu

1. Jakie modele głębokiego uczenia się najlepiej nadają się do rozpoznawania obrazów?
2. Co to jest wymiar w głębokim uczeniu się?
3. Czy sieci neuronowe mogą obsługiwać dane o wysokiej wymiaru?

Jakie modele głębokiego uczenia się najlepiej nadają się do rozpoznawania obrazów?

1. CNN konwolutional Neural Networks (CNNS), znane również jako konwers, składają się z wielu warstw i są używane głównie do przetwarzania obrazu i wykrywania obiektów.

Co to jest wymiar w głębokim uczeniu się?

Liczba zmiennych lub funkcji wejściowych dla zestawu danych jest określana jako jego wymiarowość. Redukcja wymiarowości odnosi się do technik, które zmniejszają liczbę zmiennych wejściowych w zestawie danych.

Czy sieci neuronowe mogą obsługiwać dane o wysokiej wymiaru?

Obserwacje z rzeczywistych problemów są często wektorami o wysokiej wymiaru, i.mi. złożone z wielu zmiennych. Metody uczenia się, w tym sztuczne sieci neuronowe, często mają trudności z poradzeniem sobie z stosunkowo niewielką liczbą danych o wysokości wymiarowej.