Запитання з тегом «deep-network»

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 

Я новачок у AI, і я хотів би зрозуміти простими словами, що таке нечітка логічна концепція? Як це допомагає і коли він використовується?

38 deep-network  terminology  fuzzy-logic 

Коли ви пишете свій алгоритм, як ви знаєте, скільки нейронів потрібно на один шар? Чи існують якісь методи пошуку оптимальної їх кількості, чи це правило?

28 deep-network  search  neurons 

Як нейронна мережа з прикметником "глибокий" насправді відрізняється від інших подібних мереж?

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

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 

Питання стосується архітектури Deep Residual Networks ( ResNets ). Модель, яка зайняла 1-е місце на "Large Visle Visual Recognition Challenge 2015" (ILSVRC2015) у всіх п'яти основних треках: Класифікація ImageNet: "Ультраглибокі" (цитата Янна) 152-шарові сітки Виявлення ImageNet: на 16% краще, ніж 2-е Локалізація ImageNet: на 27% краще 2-го Виявлення COCO: на …

12 neural-networks  machine-learning  deep-network  deep-learning  pattern-recognition 

Все, що стосується Deep Learning (DL) та глибоких (er) мереж, здається "успішним", принаймні дуже швидко прогресує, і культивує віру в те, що AGI досягається. Це народна уява. DL - це надзвичайний інструмент для вирішення багатьох проблем, включаючи створення AGI. Однак цього недостатньо. Засіб - необхідний інгредієнт, але часто недостатній. Провідні …

11 deep-learning  deep-network  agi 

Я читав, що більшість проблем можна вирішити за допомогою 1-2 прихованих шарів. Звідки ви знаєте, що вам потрібно більше 2-х? Для яких проблем вам вони знадобляться (наведіть приклад)?

11 deep-network  hidden-layers 

Якій меті слугує метод "відсіву" і як він покращує загальну продуктивність нейронної мережі?

10 deep-network  overfitting  performance 

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