Публикации по теме convolution-neural-net

Публикации по теме 'convolution-neural-net'

Глубокое обучение для 3D-синтеза

СОСТОЯНИЕ AI Глубокое обучение для 3D-синтеза Трансформеры против сверточных глубинных сетей для синтеза 3D-данных Введение в 3D-данные Все согласны с тем, что синтез 3D-данных с единой точки зрения является фундаментальной функцией человеческого зрения, которая является чрезвычайно сложной задачей для алгоритмов компьютерного зрения. Но недавние достижения в технологии 3D-съемки сделали большой скачок после увеличения доступности и доступности 3D-датчиков, таких как LiDAR,..

Создайте сверточную нейронную сеть с помощью TensorFlow

Эта часть блога требует некоторых предварительных знаний о том, что такое нейронные сети и как они функционируют. Вот две ссылки ( 1 и 2 ) на относительно полное введение в нейронные сети. Краткое введение в сверточные нейронные сети Сверточные нейронные сети (CNN) черпают вдохновение из биологических процессов, в первую очередь зрительной коры головного мозга. Эксперимент 1962 года, проведенный Хьюбелом и Визелем, привел к открытию, что определенные отдельные нейроны..

Приложения и преимущества предварительно обученной модели - собаки KaggleVSCats

Для задач распознавания изображений отлично подходят предварительно обученные модели. Во-первых, их проще использовать, поскольку они предоставляют архитектуру «бесплатно». Кроме того, они обычно показывают лучшие результаты и требуют меньшего обучения. Чтобы увидеть реальное применение этой теории, я буду использовать набор данных CatVSDogs от Kaggle, чтобы попытаться обсудить результаты использования различных методов. Шаги будут следующими: 1) Imports 2) Download and Unzip..

Глубокое обучение — CNN

Часть 3 Сверточные нейронные сети (ConvNets) используются для обработки естественного языка и компьютерного зрения. Ключевое различие между многослойными персептронами (MLP) и ConvNet заключается в том, что MLP имеет плотно связанные слои, которые изучают глобальные шаблоны, тогда как ConvNet изучает локальные шаблоны с помощью фильтров. Успех ConvNet в конкурсе классификации изображений в 2011 году привел к более широкому вниманию к области глубокого обучения. ConvNets..

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..

Разгадка тайны ReLU: почему она непрерывна, но не дифференцируема

Выпрямленная линейная единица (ReLU) — одна из самых популярных и широко используемых функций активации в машинном обучении сегодня. Несмотря на его широкое использование, похоже, существует устойчивое заблуждение, что ReLU является одновременно непрерывным и дифференцируемым. Однако это не совсем точно. В этой статье мы рассмотрим непрерывность и дифференцируемость ReLU и объясним, почему эту функцию все еще можно использовать в качестве функции активации в машинном обучении. Для начала..

Как я набрал 92,9% в MNIST(hw) с нуля на Java

Некоторое время в прошлом; Я решил спроектировать, разработать, протестировать и поэкспериментировать со сверточной нейронной сетью. При проектировании и настройке сетей я узнал несколько вещей и наблюдал за поведением характеристик сетей, относящихся к тому, как они, поведение, ведут себя, когда они, сети, начинают приближаться к своему, сети, месту отдыха (например, как настроить такие вещи, как поскольку скорость обучения или импульс формируют подход сети к решению). Я знаю, что 92%..