Diepleer is deel van 'n breër familie van masjienleermetodes, wat gebaseer is op kunsmatige neurale netwerke met voorstellingsleer. Die byvoeglike naamwoord "diep" in diepleer verwys na die gebruik van veelvuldige lae in die netwerk. Metodes wat gebruik word kan óf onder toesig, semi-toesig óf sonder toesig wees.
Diepleer argitekture soos diep neurale netwerke, diep geloof netwerke, diep versterking leer, herhalende neurale netwerke, konvolusionele neurale netwerke en transformators is toegepas op velde insluitend rekenaarvisie, spraakherkenning, natuurlike taalverwerking, masjienvertaling, bioinformatika, medisyne ontwerp, mediese beeldanalise, klimaatwetenskap, materiaalinspeksie en bordspeletjieprogramme, waar hulle resultate opgelewer het wat vergelykbaar is met en in sommige gevalle menslike deskundige prestasie oortref.
Kunsmatige neurale netwerke (KNN'e) is geïnspireer deur inligtingverwerking en verspreide kommunikasienodes in biologiese stelsels. KNN'e het verskillende verskille van biologiese breine. Spesifiek, kunsmatige neurale netwerke is geneig om staties en simbolies te wees, terwyl die biologiese brein van die meeste lewende organismes dinamies (plasties) en analoog is.
Definisie Diepleer is 'n klas masjienleeralgoritmes wat veelvuldige lae gebruik om geleidelik hoërvlakkenmerke uit die rou insette te onttrek. Byvoorbeeld, in beeldverwerking kan onderste lae rande identifiseer, terwyl hoër lae die konsepte kan identifiseer wat relevant is vir 'n mens, soos syfers of letters of gesigte.
Vanuit 'n ander hoek om diepleer te beskou, verwys diepleer na "rekenaar-simuleer" of "outomatiseer" menslike leerprosesse vanaf 'n bron (bv. 'n beeld van honde) na 'n aangeleerde voorwerp (honde). Daarom maak 'n idee wat geskep word as "dieper" leer of "diepste" leer sin. Die diepste leer verwys na die ten volle outomatiese leer van 'n bron na 'n finale geleerde objek. 'n Dieper leer verwys dus na 'n gemengde leerproses: 'n menslike leerproses van 'n bron na 'n aangeleerde semi-objek, gevolg deur 'n rekenaarleerproses van die menslike aangeleerde semi-objek tot 'n finale geleerde objek.
Verwysings
Kategorie:Kunsmatige intelligensie