Запитання з тегом «convolutional-neural-networks»

Чи знають вчені чи дослідники з кухні, що відбувається всередині складної "глибокої" нейромережі, принаймні мільйони з'єднань спрацьовують миттєво? Чи розуміють вони процес, що стоїть за цим (наприклад, що відбувається всередині і як саме воно працює), або це предмет дискусії? Наприклад, це дослідження говорить: Однак немає чіткого розуміння того, чому вони …

69 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks  explainable-ai 

Наступна сторінка / дослідження демонструє, що глибокі нейронні мережі легко обдурити, даючи прогнози високої впевненості для невпізнанних зображень, наприклад Як це можливо? Чи можете ви, будь ласка, пояснити ідеально простою англійською?

63 convolutional-neural-networks  image-recognition  deep-network  computer-vision 

Наскільки я можу сказати, нейронні мережі мають фіксовану кількість нейронів у вхідному шарі. Якщо нейронні мережі використовуються в такому контексті, як NLP, пропозиції або блоки тексту різної величини подаються в мережу. Яким чином різний розмір входу узгоджується з фіксованим розміром вхідного шару мережі? Іншими словами, наскільки така мережа робиться достатньо …

42 neural-networks  machine-learning  deep-learning  convolutional-neural-networks  natural-language-processing 

Я розумію, що згортковий шар конволюційної нейронної мережі має чотири виміри: вхідні_канали, висота фільтра, ширина фільтра, число_фільтрів. Крім того, я розумію, що кожен новий фільтр просто збирається над ВСІМ вхідними каналами (або картами функції / активації з попереднього шару). ВИНАГО, на графіку нижче CS231 показано, що кожен фільтр (червоним кольором) …

28 deep-learning  convolutional-neural-networks  image-recognition 

Чи можна використовувати конволюційну нейронну мережу для розпізнавання візерунків у проблемній області, де немає попередніх зображень, скажімо, графічно представляючи абстрактні дані? Чи завжди це буде менш ефективно? Цей розробник каже, що поточна розробка може йти далі, але не, якщо існує межа розпізнавання зображень.

21 deep-network  neural-networks  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Я бачив ці терміни, кинуті навколо цього сайту, особливо в тегах конволюційно-нейронних мереж і нейронних мереж . Я знаю, що Нейронна мережа - це система, заснована вільно на людському мозку. Але яка різниця між згортковою нейронною мережею і звичайною нейронною мережею? Є один тільки набагато більш складним і, гм, звивистий …

18 neural-networks  convolutional-neural-networks  definitions  terminology 

Припустимо, для використання в CNN потрібно використовувати 10К зображень розміром 2400 х 2400. На мій погляд, звичайні комп'ютери, якими користуються люди, будуть корисні. Тепер питання полягає в тому, як обробляти такі великі розміри зображень, де немає привілеїв зменшення розміру. Ось системні вимоги: - Ubuntu 16.04 64-розрядна оперативна пам'ять 16 ГБ …

15 neural-networks  deep-learning  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Закрито . Це питання має бути більш зосередженим . Наразі відповіді не приймаються. Хочете вдосконалити це питання? Оновіть питання, щоб воно зосередило увагу на одній проблемі, лише відредагувавши цю публікацію . Закрито минулого місяця . Геометрія та ШІ Матриці, кубики, шари, стеки та ієрархії - це те, що ми могли …

12 convolutional-neural-networks  natural-language-processing  topology  graph-theory  structure 

У публікації блогу Побудова потужних моделей класифікації зображень, використовуючи дуже мало даних , згадуються функції вузького місця. Які особливості вузького місця? Чи змінюються вони з використаною архітектурою? Чи є вони кінцевим виходом згорткових шарів перед повністю пов'язаним шаром? Чому їх так називають?

11 machine-learning  convolutional-neural-networks  terminology  definitions 

У конволюційній нейромережі, який шар витрачає максимум часу на тренування? Зворотні шари або повністю пов'язані шари? Ми можемо взяти архітектуру AlexNet, щоб зрозуміти це. Я хочу побачити час розриву тренувального процесу. Я хочу порівняльне порівняння часу, щоб ми могли приймати будь-яку константну GPU.

11 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks 

Я намагаюся розробити нейронну мережу, яка може визначити особливості дизайну в моделях CAD (тобто слоти, боси, отвори, кишені, сходинки). Вхідними даними, які я маю намір використовувати для мережі, є матриця anxn (де n - кількість граней у моделі CAD). '1' у верхньому правому трикутнику в матриці являє собою опуклу залежність …

10 neural-networks  machine-learning  convolutional-neural-networks  pattern-recognition  detecting-patterns 

Чи можливі моделі, які мають можливість замінити нейронні мережі найближчим часом? І нам це навіть потрібно? Що найгірше у використанні нейронних мереж з точки зору ефективності?

10 neural-networks  convolutional-neural-networks  recurrent-neural-networks 

Я намагаюся виявити логотип телеканалу всередині відеофайлу, тому просто даю вхідне .mp4відео, виявляю, чи є у нього такий логотип у певному кадрі, скажімо, перший кадр чи ні. У нас є логотип заздалегідь (хоча він може бути не 100% однакового розміру), і місце розташування завжди виправлено. У мене вже є підхід, …

10 neural-networks  convolutional-neural-networks  pattern-recognition  detecting-patterns 

Я читав, що глибокі нейронні мережі можна порівняно легко обдурити ( посилання ), щоб дати високу впевненість у розпізнаванні синтетичних / штучних образів, які повністю (або принаймні в основному) поза предметом довіри. Особисто я не бачу великої проблеми з тим, що DNN надає високу впевненість цим синтетичним / штучним зображенням, …

9 neural-networks  deep-network  image-recognition  convolutional-neural-networks  signal-processing