Публикации по теме 'convolutional-neural-net'


Введение для начинающих в сверточные нейронные сети
В этой статье я расскажу, что такое CNN, зачем она нужна, и подробно рассмотрю, как она работает. Что такое сверточная нейронная сеть? Сверточная нейронная сеть (CNN) — это нейронная сеть, которая принимает на вход изображение и выводит одномерный массив. Этот процесс также известен как извлечение признаков, и вся цель этого процесса состоит в том, чтобы сгенерировать признаки в виде одномерного массива, чтобы мы могли передать его в другую нейронную сеть. Если сверточная нейронная..
Демистификация сверточных нейронных сетей с помощью GradCam
Демистификация сверточных нейронных сетей с помощью GradCam Сверточные нейронные сети (CNN) и другие сети глубокого обучения позволили совершить беспрецедентный прорыв в различных задачах компьютерного зрения, от классификации изображений до обнаружения объектов, семантической сегментации, субтитров изображений и, в последнее время, визуальных ответов на вопросы. Хотя эти сети обеспечивают превосходную производительность, их отсутствие возможности разложить на интуитивно понятные..
Сверточная сеть с текстовыми графами - Классификация книг Библии
Подход на основе графа с полуконтролем для классификации и вывода текста В этой статье я подробно расскажу о текстовой сверточной сети графов (GCN) и ее реализации с использованием PyTorch и стандартных библиотек. Модель GCN на основе текста - это интересная и новая современная концепция полууправляемого обучения, которая была предложена недавно (расширяя предыдущую идею GCN компанией Kipf et al . на нетекстовых данных), который может очень точно вывести метки некоторых..
Сверточная нейронная сеть - чтение на ходу
В связи с появлением в последнее время множества интересных проектов по компьютерному зрению существует неотъемлемая потребность понять, как работают модели в рамках этих проектов. Чтобы коснуться этих проектов, я расскажу о сверточных нейронных сетях или CNN, которые представляют собой многоуровневую нейронную сеть со специальной архитектурой для обнаружения сложных функций в данных. Сети CNN использовались в распознавании изображений, проектах дополненной реальности и, конечно же, в вашем..
Классификация пород собак на основе трансферного обучения
Подумайте, как сложно среди сотен пород определить, к какой породе принадлежит собака? При трансферном обучении вам нужно всего несколько строк кода! Этот проект направлен на разработку алгоритма для приложения для идентификации собак. Алгоритм должен уметь определять, является ли входное изображение собакой? человек? или ни то, ни другое. Если входным изображением является собака, алгоритм должен дополнительно сообщить, к какой породе принадлежит собака. Получение узких мест..
Напишите свой собственный классификатор пород собак всего за 7 минут!
ВНУТРИ ИИ Напишите свой собственный классификатор пород собак всего за 10 минут! Прогнозирование породы любой собаки с помощью модели глубокого обучения. Это снова мы. На этот раз мы займемся разработкой собственного классификатора пород собак. Наша модель сможет автоматически определять собаку на картинке и предсказывать ее породу. Звучит безподобно! Давай нырнем… ..! Примечание. Если вам кажется, что вы не понимаете какой-либо пункт или идею, обсуждаемую в статье, просто..
Сверточная нейронная сеть
Понимание интуиции за слоями В 1950 году Алан Тьюринг представил статью под названием Тест Тьюринга , в которой изложил основные правила, по которым машина может называться умным. Несмотря на прорывы в области искусственного интеллекта, даже сегодня машины не могут считаться интеллектуальными. Нейронная сеть - это область искусственного интеллекта, цель которой - имитировать структуру мозга человеческого тела. Один из основных типов нейронной сети, называемый искусственной..