Публикации по теме 'convolutional-network'
[Tensorflow 2.0] Сверточная нейронная сеть (CNN)
Некоторые части будут отредактированы и доработаны для лучшего понимания, однако я подтверждаю, что следующий пост основан на учебнике TensorFlow, представленном в:
Сверточная нейронная сеть (CNN) | TensorFlow Core Чтобы завершить нашу модель, вы передадите последний выходной тензор из сверточной базы (формы (3, 3, 64)) в один… www.tensorflow .org
Для получения более подробных объяснений и базовых знаний о кодах и наборах данных вы..
Это мой первый пост о глубоком обучении.
Это мой первый пост о глубоком обучении. Он направлен на то, чтобы понять нюансы глубокого обучения, как оно возникло. После чего мы будем обсуждать различные типы.
Этот пост не включает никаких предварительных требований или знаний в области программирования. Это всего лишь краткий обзор одной из новых технологий.
Итак, начнем!
Глубокое обучение можно рассматривать как форму искусственного интеллекта (ИИ), которая обеспечивает механизм для изучения и решения сложных задач,..
Глубокое обучение для обнаружения и локализации объектов с использованием R-CNN
Глубокое погружение в R-CNN для обнаружения объектов
Вступление
Обнаружение объектов находится на переднем крае исследований компьютерного зрения, прежде всего из-за множества практических приложений почти во всех областях. Поскольку технологии развиваются так быстро, важно развить глубокое понимание того, что это за методы и как они развивались с течением времени по мере того, как мы внедряем инновации, выходящие за рамки их. Это первая статья из новой серии, в которой будут..
Определите звук сердца с помощью модели 2D сверточной нейронной сети (2D CNN)
Идентификация звука
Послушайте, чтобы понять, что звук, похожий на человеческий, или звук, присутствующий в естественной среде, может быть воспроизведен машиной с использованием методов искусственного интеллекта. Обучение с учителем — это один из методов ИИ, который обычно применяется в классификации и регрессии. В процессе классификации и регрессии модель строится перед обучением и обучением на огромном количестве размеченных обучающих наборов данных, которые могут состоять либо из..
CNN с шумными этикетками! | Исследовательская статья | Студия глубокого обучения |
Хорошо! Я читал эту исследовательскую статью h ttps: //arxiv.org/pdf/1703.08774.pdf и там произошло нечто неожиданное! Я подумал о том, чтобы протестировать его сам, и был действительно шокирован, увидев результаты.
Этот документ «Кто что сказал: моделирование отдельных специалистов по маркировке улучшает классификацию» представлен Мелоди Ю. Гуан, Варуном Гульшаном, Эндрю М. Даем и «Крестным отцом ML» - Джеффри Э. Хинтоном.
В этой статье были выявлены некоторые результаты,..
Обнаружение объектов на видео или изображениях с камеры с помощью ImageAI
Обнаружение объектов в видео заключается в том, чтобы обнаруживать присутствие объектов, помещать их в определенные классы на основе нашей модели глубокого обучения и размещать вокруг них ограничивающие рамки.
Проще говоря, наш ввод — это видео или изображения с несколькими объектами, а вывод — это то же видео или изображение с ограничивающими рамками (определенной высоты и ширины) вокруг объектов + имена классов и вероятности, к которым они принадлежат.
Здесь мы будем использовать..
Визуализация карт функций и фильтров с помощью сверточных нейронных сетей
Простое руководство по интерпретации того, что изучает сверточная нейронная сеть с помощью Pytorch
Это третье сообщение в серии руководств по созданию моделей глубокого обучения с помощью Pytorch. Ниже представлена полная серия:
Учебник по Pytorch для начинающих Понять тензорные размерности в моделях DL CNN и визуализация функций (этот пост) Гиперпараметрическая настройка с Optuna Перекрестная проверка K-сгиба Сверточный автоэнкодер Автоэнкодер с шумоподавлением..
