Запитання з тегом «cnn»

Я починаю вивчати CNN, використовуючи Keras. Я використовую бекенд Theano. Я не розумію, як встановити значення для: batch_size, кроки в епоху, validation_steps. Яким має бути встановлене значення batch_size, крок за епохою та етапи перевірки, якщо у мене є 240 000 зразків у навчальному наборі та 80 000 у тестовому наборі?

26 machine-learning  keras  cnn 

Я часто чув людей, які говорять про те, чому конволюційні нейронні мережі ще недостатньо вивчені. Чи відомо, чому нейромережі, що розвиваються, завжди отримують все більш досконалі функції, коли ми піднімаємося по шарах? Що змусило їх створити такий набір функцій і чи це би було справедливо і для інших типів глибоких …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

У мене є наступні CNN: Почну з вхідного зображення розміром 5х5 Тоді я застосовую згортку за допомогою ядра 2x2 і stride = 1, що створює карту характеристик розміром 4x4. Тоді я застосовую 2х2 макс-пулінг з кроком = 2, що зменшує мапу функції до розміру 2х2. Тоді я застосовую логістичну сигмоїду. …

16 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

Я треную конволюційну нейронну мережу для класифікації зображень за умовами туману (3 класи). Однак для кожного з приблизно 150 000 зображень у мене також є чотири метеорологічні змінні, які можуть допомогти передбачити класи зображень. Мені було цікаво, як я можу додати метеорологічні змінні (наприклад, температуру, швидкість вітру) до існуючої структури …

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  tensorflow  cnn 

Я намагаюся розібратися в цьому документі і не впевнений, що таке білінійне перетворення. Хтось може пояснити це на високому рівні? https://arxiv.org/abs/1606.00915

13 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

Чи є якісь правила (чи фактичні правила), що стосуються мінімальної, максимальної та "розумної" кількості комірок LSTM, які я повинен використовувати? Зокрема, я стосуюсь BasicLSTMCell від TensorFlow та num_unitsвласності. Будь ласка, припустіть, що у мене проблема класифікації, визначена: t - number of time steps n - length of input vector in …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

Я намагаюся реалізувати алгоритм, коли задано зображення з декількома об'єктами на площинній таблиці, бажаним є вихід масок сегментації для кожного об’єкта. На відміну від CNN, мета тут - виявити об'єкти в незнайомому середовищі. Які найкращі підходи до цієї проблеми? Також чи доступні приклади реалізації в Інтернеті? Редагувати: Вибачте, питання може …

11 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

Який ефект НЕ змінює ваги фільтрів CNN під час зворотного розповсюдження? Я змінив лише повністю пов'язані ваги шару під час тренування на наборі даних MNIST і все-таки досяг майже 99-відсоткової точності.

10 machine-learning  cnn  mnist 

Я дізнався про конволюційні нейронні мережі. Переглядаючи Kerasприклади, я натрапив на три різні методи згортки. А саме, 1D, 2D та 3D. Які відмінності між цими трьома шарами? Які випадки їх використання? Чи є посилання чи посилання, які показують випадки їх використання?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  cnn 

На моєму ядро ​​Dell i7 - 16 ГБ оперативної пам’яті - 4 ГБ 960 м графічного процесора, я працюю над проектом, щоб класифікувати зображення легких КТ за допомогою 3D-CNN. Я використовую версію процесора tensorflow. Зображення готуються у вигляді масивного масиву (25,50,50). У моїй моделі CNN було 2 шари конвеєра, два …

7 python  tensorflow  cnn