Публикации по теме convolutional-network

Публикации по теме 'convolutional-network'

Рассуждения о символических графах и свертках, NeurIPS 2018

Авторы Сяодан Лян, Чжитин Ху, Хао Чжан, Лян Линь и Эрик Син Несмотря на значительные успехи, достигнутые свёрточными сетями в стандартных задачах распознавания, таких как классификация и сегментация изображений, более глубокие и сложные локальные свёртки являются доминирующей парадигмой. Но эти сети ставят под угрозу интерпретируемость функций, а также лишены возможности глобального мышления, что имеет решающее значение для сложных реальных задач. В некоторых работах сформулированы..

DeepFakes - Производство и обнаружение с использованием различных методологий глубокого обучения.

Наличие большого объема данных и легкий доступ к технологиям произвело революцию в области машинного обучения и искусственного интеллекта. В этом блоге мы обсуждаем статью , в которой рассказывается о различных применениях такой технологии. Мы говорим о различных генерирующих состязательных сетях и их применении для манипуляции и обмена лицами людей. Мы также говорим о различных возможных способах использования таких методов, а также о обнаружении таких изображений / видео. Мы также..

Ренет: с нуля

Архитектуры CNN являются одними из важных форм анализа изображений и видеографических материалов. Некоторые из важных применений того же самого можно заметить и в отделе биомедицинской инженерии, особенно в разделе биовизуализации. Согласно обзору литературы, было разработано множество таких архитектур CNN, которые были реализованы для изучения обнаружения аномалий в организме человека. Здесь я собираюсь исследовать «создание ResNet: с нуля». Модули: PyTorch, Cuda (опционально) Если..

Сверточные нейронные сети¶

Проект: Классификация пород собак¶ -Шаурья Синха Постановка задачи¶ Учитывая изображение собаки, наш алгоритм должен определить оценку породы собаки. Если предоставлено изображение человека, код должен идентифицировать похожую породу собаки. Ожидаемые результаты: Наборы данных и входные данные¶ Мы будем использовать 2 набора данных, которые были предоставлены Audacity и могут быть найдены непосредственно в рабочей области: Загрузите набор данных о собаках...

ML Введение 7: Локальные связи и совместное использование пространственных параметров (сокращенные сверточные слои)

Этот пост следует за ML intro 3 или ML intro 6 . Мы предполагаем, что вы интуитивно понимаете силу наложения слоев линейной регрессии с чередующимися нелинейными функциями для создания нейронной сети, а также понимаете настраиваемые единицы вывода, такие как логистическая функция или функция softmax. Эта лекция была написана как часть моей серии в Columbia Engineering https://bootcamp.cvn.columbia.edu/data/ и предназначена для технической и корпоративной аудитории. Цель обучения В..

Суггестивный САПР

Содействие дизайну с помощью машинного обучения Станислас Шайю | Гарвардская высшая школа дизайна | Весна 2018 В сотрудничестве с Thomas Trinelle Использование машинных рекомендаций использовалось в бесчисленных отраслях, от наводящего поиска в Интернете до рекомендации фотостоков. По своей сути, механизм рекомендаций может запрашивать релевантную информацию - текст , изображения и т. д. - среди огромных баз данных и открывают их пользователю, когда он / она..

Интуитивный взгляд на CNN

Узнайте, как работают CNN, не глядя на сложные математические уравнения. Введение Каждый раз, когда вы разблокируете свой смартфон с помощью Face ID или используете Google Translate в режиме реального времени с камерой, за кулисами происходит что-то безумное! CNN являются основой многих замечательных приложений и инструментов, которые мы постоянно используем. Этот пост объяснит интуицию, лежащую в основе работы CNN, не углубляясь в сложные функции вероятности и математические..