4类算法及其在工业中的应用

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了解与技术发展相关的最新术语对于现代商务人士来说是必须的。最近得到深入发展的技术之一是深度学习，它是人工智能的一种形式，被认为能够帮助人类生活中的许多事情。 但实际上，深度学习是什么意思？它在最近越​​来越多地导致数字环境概念的现代生活中有什么意义？ 要弄清这项技术的意义，最好先考察一下这个概念的含义。另外，因为是人工智能的一种形式，所以也会涉及到各类算法。 另请阅读：了解生物识别扫描仪的类型、用途和 3 种功能 了解什么是深度学习 深度学习 资料来源：深度学习本身就是人工智能的一部分，基本上是受人脑结构的启发。这项技术允许计算机“学习”，能够表示它检测到的数据。从图像、视频到文本，所有内容都将被具体标识为系统识别为实际数据实体。

最初的发展本身发生在 1950 年代，但直到经过 40 年的发展，这项技术才被引入并成功实施。然而，今天使用的技术与 90 年代使用的技术基本上没有太大区别。 进行的主要开发是简化所使用的算法模型，使其应用​​更加灵活，识别数据的能 阿根廷手机号码列表 力更好。 该技术中的4种算法 在深度学习技术本身，至少有4种算法被广泛使用。首先是卷积神经网络或 CNN，然后是递归神经网络或 RNN，长短期记忆网络或 LTSM，以及自组织映射或 SOM。 四种算法的解释如下。 1. Pertama，卷积神经网络 CNN算法是深度学习技术中的一类算法，它由许多层组成，对分割后的数据进行处理和提取特征。



该类型主要用于处理图像形式的数据，检测图像中的物体。 在某些情况下，CNN 还用于帮助识别卫星图像、处理医学图像以及估计数据中的时间序列和异常。 2.长短期记忆网络 第二种算法是 LSTM。这种算法是一种特殊的算法，对于长期学习和记忆模式化的依赖关系很有用。在另一个上下文中，LSTM 也被称为时间序列。 虽然复杂且可通过长期信息学习，但这些算法非常稳健并且可以解决复杂的问题。可以对语音或音频命令进行识别，然后将语音转换为文本应用程序、音乐创作，甚至在制药领域进行开发。