Публикации по теме convolutional-network

Публикации по теме 'convolutional-network'

Сверточные нейронные сети

Это первая часть моей серии сообщений в блоге о сверточных нейронных сетях. Вот следующие части этой серии: Часть 2: отступы и чередующиеся свертки Часть 3. Свертки по объему и сверточный слой Часть 4: Объединение и полностью связанный уровень Часть 5: Почему свертки ? Во время прохождения онлайн-курса сверточной нейронной сети (CNN) из специализации Deep Learning на Coursera Эндрю Нг я заметил, что нет слайдов, нет конспектов лекций и нет предписанного учебника..

Распознавание действий с использованием визуального внимания

В этой статье используется мягкое внимание для распознавания действий. В [1] для генерации подписи к изображениям предлагается обратить внимание на функцию Мягкое изображение . В этом посте представлена идея жесткого внимания . Предлагаемая идея довольно проста и понятна. Сначала отдельные видеокадры загружаются в GoogleNet для создания характеристик изображения (K x K x D). Каждое местоположение на карте характеристик K x K соответствует разному местоположению на исходном..

Автоэнкодер — Глубокое обучение

Как правило, машинное обучение, включая глубокое обучение (встраивание), берет данные из более высокого измерения и сжимает их в пространство более низкого измерения. Сеть автоэнкодера производит выходные данные с тем же измерением, что и входное измерение. Между сетью он имеет вектор состояния более низкого измерения, называемый h (скрытый), а потери рассчитываются как среднеквадратическая ошибка (MSE). f(X) -> g(h) -> r Здесь следует отметить, что веса автоэнкодеров не..

ConvNet, которая работает примерно с 20 сэмплами: Scatter Wavelets

Часто в сценариях с ограниченными данными понимание сцены должно происходить с помощью нескольких наблюдений за временными рядами - будь то аудио, видео или даже радар. Мы делаем это, используя удивительно недооцененный метод, называемый вейвлет-рассеянием. Вейвлет-рассеяние (или преобразование рассеяния) создает представление, которое инвариантно к вращению / трансляции данных и устойчиво к деформациям ваших данных. Неинформативные вариации в ваших данных отбрасываются - например,..

10 важных документов для начала работы с машинным обучением

Каждую неделю публикуются новые статьи по глубокому обучению, которые часто основываются на предыдущих статьях (нормальный путь в науке). Следовательно, важно получить хороший обзор некоторых точек входа в различные подтемы в глубоком обучении. Я представлю десять работ, которые были особенно важны в последние несколько лет, и которые дадут вам хорошую основу для понимания более сложных работ. Я предполагаю, что вы уже знакомы с основами многослойных персептронов, обратного распространения..

Бом диа Эрнесто,

Бом диа Эрнесто, Большое спасибо за ваш вопрос. Это хороший вопрос, но ответ на него не так прост. Потому что эти понятия очень похожи и влияют друг на друга. Но, предвосхищая ответ, вы правы, потому что Пул обеспечивает особый вклад, которого нет в Страйде. Я добавил рисунок 13 в статью, чтобы помочь нам обсудить его. Используя размер пула 3x3 и шаг 2, у нас есть 9 различных блюзовых патчей 3x3 из входной карты объектов. Эти 9 исправлений после операции объединения дают 9..

Иллюстрированное объяснение выполнения двумерных сверток с использованием умножения матриц

Вступление В этой статье я объясню, как 2D свертки реализованы как умножение матриц. Это объяснение основано на примечаниях сверточных нейронных сетей CS231n для визуального распознавания (модуль 2). Я предполагаю, что читатель знаком с концепцией операции свертки в контексте глубокой нейронной сети. Если нет, то в этом репо есть отчет и отличные анимации, объясняющие, что такое свертки. Код для воспроизведения вычислений в этой статье можно скачать здесь . Объяснение Маленький..