Публикации по теме convolutional-network

Публикации по теме 'convolutional-network'

Что такое «гауссовская связь»?

Создание гауссовой связи, вероятно, было вдохновлено «извлечением признаков», традиционным методом распознавания изображений. Жизненный опыт Развитие методов распознавания изображений включает в себя следующие три этапа: Традиционное распознавание изображений Многослойная нейронная сеть Сверточная нейронная сеть Вот, давайте погрузимся в первый этап. Традиционный метод распознавания изображений состоит из «Извлекателя признаков» и «Обучаемого классификатора». В..

Прямое и обратное распространение для 2D сверточных слоев

Глубокое обучение: понимание теории для лучшей практики Прямое и обратное распространение для 2D сверточных слоев Обобщение на многоканальные входы и несколько фильтров Мотивация В многочисленных статьях на TowardsDataScience обсуждается обратное распространение для сверточных нейронных сетей. Они хорошо объясняют простые случаи (например, вход только с одним каналом, только с одним сверточным фильтром одновременно), но мне как-то трудно обобщить реализацию обратного прохода..

Понимание того, как сверточная нейронная сеть (CNN) выполняет классификацию текста с помощью слова…

CNN успешно справляется с различными задачами классификации текстов. В [1] автор показал, что простая CNN с небольшой настройкой гиперпараметров и статическими векторами дает отличные результаты на нескольких тестах, улучшая современное состояние в 4 из 7 задач. Однако при обучении применению CNN для встраивания слов отслеживание размеров матриц может сбивать с толку. Цель этого короткого сообщения - просто отслеживать эти измерения и понимать, как CNN работает для классификации текста...

Сверточная нейронная сеть

Искусственный интеллект относится к машинному интеллекту, который работает так же, как человеческий интеллект, иллюстрируя совесть и эмоции. В настоящее время компьютеры достаточно обучены, чтобы играть с людьми, и они не только могут играть, но и могут соревноваться с людьми и способны побеждать. Все это возможно, потому что машина работает на основе искусственного интеллекта. В сегодняшнем сценарии машины постоянно модифицируются, чтобы приспособиться к возможностям человека. В машину..

Остерегайтесь львов: создайте простой классификатор изображений с помощью Google Colab - часть 1

Люди - невероятные машины для распознавания образов. Ученые считают, что современные люди настолько необычны в обработке изображений, потому что быстрое распознавание хищников дало нам преимущество явления с точки зрения естественного отбора . Представьте, например, что вы один из первых homo sapiens , совершаете приятную прогулку по Кенийской рифтовой долине, как вдруг замечаете желтоватую фигуру между кустами. Что вы делаете? Это типичная проблема классификации изображений. Если..

Понимание операции двумерной расширенной свертки с примерами в Numpy и Tensorflow с…

Итак, из этой статьи. Многомасштабное агрегирование контекста с помощью расширенной свертки , я познакомился с операцией расширенной свертки. И, честно говоря, это просто операция свертки с модифицированным ядром, а точнее с более широким ядром. Однако, чтобы понять что-то полностью, мне нужно это реализовать, отсюда и существование этой публикации. Свертка против расширенной свертки (теория) Красная линия → Взаимосвязь между «знакомой» дискретной сверткой (в нашем случае..

Практическое руководство по LeNet-5 (Полная информация)

LeNet — одна из старейших моделей CNN, которая проложила путь к основанию сверточных нейронных сетей. С помощью этого руководства мы будем реализовывать специально реализованную архитектуру нейронной сети LeNet-5, которая будет классифицировать изображения из набора данных MNIST. Что можно найти в этой статье Введение в ключевые понятия, используемые в глубоком и машинном обучении. Понимание компонентов, используемых для построения сверточной нейронной сети. Подробное..