Публикации по теме 'cnn'


Введение в сверточные нейронные сети (CNN) | Самая популярная архитектура глубокого обучения
Введение Янн ЛеКанн представил концепцию сверточных нейронных сетей (или CNN) в 1998 году в своей статье «Градиентное обучение, применяемое к распознаванию документов». Позже он был популяризирован в 2012 году Алексом Крижевским, выигравшим конкурс ImageNet, в котором он использовал сети, чтобы снизить ошибку классификации изображений с 26% с помощью методов компьютерного зрения до 15% с помощью CNN. Это было существенное падение и считалось поворотным моментом в истории..
Реализация кода UNET для сегментации изображений, часть 2
Эта часть является продолжением части 1 сегментации изображений https://medium.com/p/ba934d61f91c Оглавление: Краткий обзор того, что такое сегментация изображений Код для реализации архитектуры Unet с нуля Объяснение кода Чем сегментация изображения отличается от классификации изображений и обнаружения объектов Рекомендации Что такое сегментация изображений? Я объяснил, что такое сегментация изображений, в предыдущей части, но я бы все же обсудил это здесь, чтобы у людей,..
Строительные блоки сверточной нейронной сети
Если вы еще не знаете, CNN (сверточная нейронная сеть) - это класс глубокой нейронной сети, которая обычно применяется для классификации изображений. Он принимает входное изображение, применяет фильтры, выравнивает изображение и «голосует» для классификации изображения. Но каковы строительные блоки CNN? Входное изображение Прежде всего, входное изображение будет разбито на пиксели. Если это черно-белое изображение, у него будет только один слой, а пиксели будут..
Трансферное обучение
Определение Одна из самых сильных идей в глубоком обучении заключается в том, что иногда вы можете взять знания, полученные нейронной сетью из одной задачи, и применить их к отдельной задаче. Так, например, вы могли бы научить нейронную сеть распознавать объекты, такие как кошки, а затем использовать эти знания или использовать часть этих знаний, чтобы помочь вам лучше читать рентгеновские снимки. Это называется трансферным обучением. Трансферное обучение включает в себя..
Введение в CNN
Что такое CNN CNN по определению Википедии Название« сверточная нейронная сеть указывает на то, что в сети используется математическая операция, называемая свертка . Сверточные сети - это специализированный тип нейронных сетей, которые используют свертку вместо общего умножения матриц по крайней мере на одном из своих слоев. » Чтобы понять CNN, читатель должен быть знаком с Deep Neural Network. Ниже приведены ссылки на то же самое. Нейронные сети..
Детектор болезней растений
Оглавление Вступление Набор данных Библиотеки Предварительная обработка данных Увеличение данных Модель Обучение Оценка Тестирование Повторное использование Вступление Болезнь очень распространена среди растений из-за различных факторов, таких как удобрения, соблюдаемые культурные обычаи, условия окружающей среды и т. Д. Эти болезни ухудшают урожайность сельскохозяйственных культур и, в конечном итоге, экономику, основанную на них. Любая техника или метод для решения..
Распутывание сложностей методов машинного обучения для эффективного обучения
По мере того, как в мире, основанном на данных, восходит солнце, потребность в эффективном обучении становится первостепенной. В этой главе мы отправляемся в путешествие, чтобы разгадать основы машинного обучения, заглядывая в его сложную сеть алгоритмов и методов. Подобно детективу, расшифровывающему улики, мы исследуем фундаментальные концепции, лежащие в основе этой увлекательной области. Машинное обучение можно разделить на две основные категории: обучение с учителем и обучение..