Caffe (программное обеспечение)

• Основные подходы к обучению

  • Контролируемое обучение: обучение с заранее определенными метками для классификации данных. 
  • Обучение без присмотра: обучение на немаркированных данных, часто используется для задач распознавания образов. 
  • Онлайн-обучение: обучение с использованием распределенных ресурсов, таких как облачные сервисы. 
  • Пакетное обучение: обучение на больших наборах данных, часто используется для машинного перевода. 
  • Мета-обучение: обучение на данных, собранных из других источников, например, обучение на основе данных, собранных другими моделями. 
  • Обучение под непосредственным наблюдением: обучение с участием человека, например, обучение вождению. 
  • Самостоятельное обучение: обучение без участия человека, например, обучение роботов. 
  • Обучение с подкреплением: обучение с использованием обратной связи, например, обучение агентов в играх. 
  • Изучение учебной программы: обучение на заранее определенных учебных материалах. 
  • Обучение, основанное на правилах: обучение на правилах, например, обучение в области финансов. 
  • Квантовое машинное обучение: использование квантовых компьютеров для машинного обучения. 

• Методы машинного обучения

  • Классификация: разделение данных на категории. 
  • Генеративное моделирование: создание новых данных на основе существующих. 
  • Регрессия: прогнозирование непрерывных значений. 
  • Кластеризация: группировка данных в кластеры. 
  • Уменьшение габаритов: сжатие данных для экономии места. 
  • Оценка плотности: определение плотности данных. 
  • Обнаружение аномалий: выявление отклонений от нормы. 
  • Очистка данных: удаление шума из данных. 
  • Автоматический: обучение без участия человека. 
  • Правила ассоциации: обучение на ассоциациях между данными. 
  • Семантический анализ: анализ смысла данных. 
  • Структурированное предсказание: предсказание структурированных данных. 
  • Разработка функциональных возможностей: обучение для создания новых функций. 
  • Изучение особенностей: обучение для выделения особенностей данных. 
  • Учимся ранжировать: обучение для ранжирования данных. 
  • Введение в грамматику: обучение для понимания грамматики. 
  • Изучение онтологии: обучение для понимания онтологии. 
  • Мультимодальное обучение: обучение на данных разных модальностей. 
  • Обучение в рамках ученичества: обучение с участием учителя. 
  • Деревья принятия решений: обучение на деревьях решений. 
  • Упаковывание в мешки: обучение на наборах данных, которые были предварительно обработаны. 
  • Стимулирование: обучение с использованием стимулов. 
  • Случайный лес: обучение на случайных лесах. 
  • к-НН: обучение на k ближайших соседей. 
  • Линейная регрессия: обучение на линейных моделях. 
  • Наивный Байес: обучение на вероятностных моделях. 
  • Искусственные нейронные сети: обучение на искусственных нейронных сетях. 
  • Логистическая регрессия: обучение на логистических моделях. 
  • Персептрон: обучение на персептронах. 
  • Векторный анализ релевантности (RVM): обучение на векторах релевантности. 
  • Метод опорных векторов (SVM): обучение на опорных векторах. 
  • Береза: обучение на деревьях решений с использованием алгоритма CART. 
  • Лечение: обучение на деревьях решений с использованием алгоритма C4.5. 
  • Иерархический k-означает: обучение на иерархических k-средних. 
  • Размытый: обучение на размытых наборах данных. 
  • Максимизация ожиданий (EM): обучение на алгоритмах EM. 
  • СКАНИРОВАНИЕ по базе данных: обучение на алгоритмах сканирования. 
  • ОПТИКА: обучение на алгоритмах оптического распознавания. 
  • Средний сдвиг: обучение на алгоритмах среднего сдвига. 
  • Факторный анализ: обучение на факторных анализах. 
  • Приблизительно: обучение на алгоритмах, которые используют приближенные методы. 
  • ИКА: обучение на алгоритмах, которые используют искусственные нейронные сети. 
  • ЛДА: обучение на алгоритмах, которые используют линейную дискриминантный анализ. 
  • НМФ: обучение на алгоритмах, которые используют нейронные сети с прямой связью. 
  • СПС: обучение на алгоритмах, которые используют скрытые марковские модели. 
  • ПГД: обучение на алгоритмах, которые используют персептронные графические модели. 
  • т-СНЭ: обучение на алгоритмах, которые используют тензорное сложение и нормализацию. 
  • SDL (СДЛ): обучение на алгоритмах, которые используют самоорганизующиеся карты. 
  • Сеть Байеса: обучение на алгоритмах, которые используют байесовские сети. 
  • Условное случайное поле: обучение на алгоритмах, которые используют условные случайные поля. 
  • Скрытый Марков: обучение на алгоритмах, которые используют скрытые марковские модели. 
  • РАНСАК: обучение на алгоритмах, которые используют рекурсивные алгоритмы обучения. 
  • к-НН: обучение на алгоритмах, которые используют k ближайших соседей. 
  • Локальный фактор выброса: обучение на алгоритмах, которые используют локальные факторы выброса. 
  • Изолированный лес: обучение на алгоритмах, которые используют изолированные леса. 
  • Автокодировщик: обучение на алгоритмах, которые используют автокодировщики. 
  • Когнитивные вычисления: обучение на алгоритмах, которые используют когнитивные вычисления. 
  • Глубокое обучение: обучение на алгоритмах, которые используют глубокие нейронные сети. 
  • Глубокая мечта: обучение на алгоритмах, которые используют глубокую мечту. 
  • Нейронная сеть с прямой связью: обучение на алгоритмах, которые используют нейронные сети с прямой связью. 
  • ЛСТМ: обучение на алгоритмах, которые используют длинные краткосрочные воспоминания. 
  • ГРУ: обучение на алгоритмах, которые используют рекуррентные нейронные сети. 
  • ЕСН: обучение на алгоритмах, которые используют экстремальные машины состояний. 
  • Вычисление резервуара: обучение на алгоритмах, которые используют вычисления резервуара. 
  • Ограниченная машина Больцмана: обучение на алгоритмах, которые используют ограниченные машины Больцмана. 
  • ГАН: обучение на алгоритмах, которые используют генеративно-аддитивные сети. 
  • Диффузионная модель: обучение на алгоритмах, которые используют диффузионные модели. 
  • СОМ: обучение на алгоритмах, которые используют стохастические оптимизаторы. 
  • U-Образная сетка: обучение на алгоритмах, которые используют U-Образные сетки. 
  • Видение: обучение на алгоритмах, которые используют зрение. 
  • Мамба: обучение на алгоритмах, которые используют Мамба. 
  • Развивающаяся нейронная сеть: обучение на алгоритмах, которые используют развивающиеся нейронные сети. 
  • Транзистор памяти: обучение на алгоритмах, которые используют транзисторы памяти. 
  • Электрохимическое оперативное память (ECRAM): обучение на алгоритмах, которые используют электрохимическое оперативное память. 
  • Q-обучение: обучение на алгоритмах, которые используют Q-обучение. 
  • САРСА: обучение на алгоритмах, которые используют самоадаптивные резонансные алгоритмы. 
  • Разница во времени (TD): обучение на алгоритмах, которые используют разницу во времени. 
  • Самостоятельная игра: обучение на алгоритмах, которые используют самостоятельную игру. 
  • Активное обучение: обучение на алгоритмах, которые используют активное обучение. 
  • Краудсорсинг: обучение на алгоритмах, которые используют краудсорсинг. 
  • Человек-в-курсе событий: обучение на алгоритмах, которые используют человека-в-курсе событий. 
  • Радиочастотный диапазон: обучение на алгоритмах, которые используют радиочастотный диапазон. 
  • Коэффициент детерминации: обучение на алгоритмах, которые используют коэффициент детерминации. 
  • Матрица путаницы: обучение на алгоритмах, которые используют матрицу путаницы. 
  • Кривая обучения: обучение на алгоритмах, которые используют кривую обучения. 
  • Кривая ROC: обучение на алгоритмах, которые используют кривую ROC. 
  • Машины с я