Was ist der Unterschied zwischen maschinellem Lernen und Deep Learning?
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Maschinelles Lernen wird von jedem Programm durchgeführt, das ein Modell von etwas anderem aus Daten schafft. Dies ist sehr breit und kann lineare oder polynomische Regression, Entscheidungsbäume und tiefes Lernen auf künstlichen neuronalen Netzwerken umfassen. Maschinelles Lernen kann auch sein, wenn ein Programm ein Modell nicht nur aus statischen Daten, sondern aus Interaktion erstellt, wie es in vielen Formen des Verstärkungslernens der Fall ist. Tiefes Lernen ist, wenn das Modell, das Sie erstellen, ein mehrschichtiges künstliches neuronales Netzwerk ist. Im Kontext des tiefen Lernens werden diese künstlichen neuronalen Netzwerke in der Regel mit Gradientenabstieg oder einem ähnlichen Ansatz trainiert, der den Gradienten des Verlustes wie dem Adam-Optimierer berücksichtigt.
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Sind eingeschränkte Boltzmann-Maschinen ein Beispiel für tiefes Lernen? Oder sind sie eine allgemeinere Sache des maschinellen Lernens?
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Eingeschränkte Boltzmann-Maschinen (RBMs) sind eine Art künstliches neuronales Netzwerk, das für unüberwachtes Lernen genutzt werden kann. Insbesondere können RBMs zur Dimensionalitätsreduktion, zum Feature-Learning und zur kollaborativen Filterung eingesetzt werden. RBMs werden häufig im Deep Learning als Bausteine für Deep-Glaube-Netzwerke (DBNs) und tiefe Boltzmann-Maschinen (DBMs) verwendet.
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