Hay una gran literatura y diferentes modelos actualmente en el campo. Esta ventana de comentarios no es suficiente para todos pero; Podría hablar sobre la mejor mejora de mi algoritmo en los últimos años que son los enfoques de aprendizaje profundo;
Proponen una nueva forma de aprender;
- Conozca las características de los datos que tiene no solo el modelo de clasificación,
- encuentre una mejor minimización local por la inicialización no supervisada del modelo NN.
- estructura inherente que es similar a los trucos del kernel SVM.
- Cree un modelo y aplíquelo a diferentes problemas, por lo tanto, los enfoques de aprendizaje profundo son adecuados para el objetivo de la inteligencia artificial que indica que una máquina de inteligencia artificial debe ser capaz de proponer soluciones a diferentes problemas con una única solución que tal vez actúe como la funcionalidad del cerebro.
- ¿Es posible que una computadora aprenda a distinguir gatos de perros de solo un conjunto de imágenes sin que le digamos qué imágenes son gatos y cuáles son perros, o incluso si hay cosas como gatos y perros, y si es así, cómo es exactamente esto? ¿hecho?
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