Публикации по теме 'convolutional-network'


CNN: Что такое функция активации? Почему нам нужно его использовать?
— Сверточная нейронная сеть. РУКОВОДСТВО ДЛЯ НАЧИНАЮЩИХ ДЛЯ ВАС! — Обязательно ознакомьтесь с предыдущей главой объяснения нашего курса, чтобы у вас было более широкое представление о том, что мы обсуждаем. Что такое сверточные нейронные сети (CNN): Что такое сверточная нейронная сеть, CNN? — Руководство для начинающих — medium.com Что такое метод объединения? CNN: свертка, объединение в пул или полностью..
Классификация MNIST с использованием пользовательской модели CNN
Набор данных MNIST ( модифицированный Национальный институт стандартов и технологий) представляет собой большую базу данных рукописных цифр, которая обычно используется для обучения различных моделей классификации рукописного ввода. Исходный код Классификация почерка MNIST с использованием пользовательской CNN Полностью написана на numpy с нуля | Использование данных из MNIST в CSV www.kaggle.com Эта пользовательская модель,..
Все, что вам нужно знать о сверточных нейронных сетях
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, которая занимается разработкой алгоритмов и теоретической основой для выполнения задач прогнозирования на основе данных и извлечения закономерностей. Искусственные нейронные сети (ИНС) — это системы, вдохновленные биологическими нейронными сетями, составляющими мозг животных. ANN представляет собой набор связанных единиц или узлов, называемых нейронами. Выход каждого узла представляет собой число, вычисленное нелинейной..
Приложение для классификации изображений для глубокого обучения — часть 2 (построение модели)
Прежде чем читать эту статью, вы также должны прочитать мою первую статью здесь , потому что в моей первой статье я дал вам обзор моего проекта и мотивацию для этого проекта. Если вы уже прочитали часть 1, пришло время начать . В этой статье, часть 2, я сосредоточусь на шагах и процессах построения модели классификации изображений. Обычно для создания модели машинного обучения я выполняю следующие шаги: Сбор данных (либо из любого источника, либо мы собираем самостоятельно)..
Кросс-корреляция против свертки - переворачивание первого, чтобы преобразовать его в последнее (действительно ли мы ...
В Интернете есть множество статей, объясняющих разницу между операциями кросс-корреляции и свертки. Но есть ли разница между ними в контексте глубокого обучения, в частности сверточных нейронных сетей? Да, есть. Отсюда два разных термина ... или есть? 🤔🙄 Эта статья ограничивает использование математики, чтобы ее было легче понять. В чем формальная разница между кросс-корреляцией и сверткой? Напомним, что мы подразумеваем под кросс-корреляцией и сверткой в ​​случае обработки..
Только Numpy: (Почему я делаю обратное распространение вручную) Реализация нейронной сети с многоканальной / многоуровневой сверткой…
Итак, я сделал сообщение о понимании обратного распространения на Max Pooling Layer, а также Transpose Convolution. Следующим шагом будет использование этих знаний для создания многоканальной / многоуровневой CNN, так что… .lets это сделают! Кроме того, к вашему сведению, я использую оптимизатор импульса. Прежде чем читать этот пост, я рекомендую прочитать этот вопрос Quora: « Почему Джеффри Хинтон с подозрением относится к обратному распространению и хочет, чтобы ИИ начал все сначала?..
Помимо CNN.. Краткое введение в капсульную сеть
``В каждой проблеме кроется возможность”. -Роберт Кийосаки Мне было поручено классифицировать изображения бинарного класса, для чего я использовал CNN, так как он работает лучше, чем любые другие подходы (на момент написания), поскольку смог получить оценку f1 97% для обоих классов. Я попытался найти другие варианты и снова посетил Capsule Nets. Это краткое введение в CapsuleNets. Введение Капсульная сеть — это тип искусственной нейронной сети, способной моделировать..