«conv-neural-network» etiketlenmiş sorular

Son zamanlarda derin öğrenme hakkında okudum ve terimler hakkında kafam karıştı (ya da teknolojiler deyin). Arasındaki fark nedir Konvolüsyonel sinir ağları (CNN), Sınırlı Boltzmann makineleri (RBM) ve Otomatik kodlayıcılar?

123 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders  rbm 

Şu anda Udacity Deep Learning Tutorial'ı yapıyorum. 3. Derste, 1x1 evrişimi hakkında konuşurlar. Bu 1x1 evrişim Google Başlangıç ​​Modülünde kullanılmaktadır. 1x1 evrişimin ne olduğunu anlamada sorun yaşıyorum. Bu yazıyı Yann Lecun tarafından da gördüm . Biri bana bunu nazikçe açıklayabilir mi?

106 neural-networks  deep-learning  convolution  conv-neural-network 

Son yıllarda, evrişimli sinir ağları (ya da genel olarak derin sinir ağları) , 4 uzayda 7 katmandan ( AlexNet ) 1000 katmana ( Artık Ağlar) kadar uzanan son teknoloji ağlarla daha da derinleşmiştir . yıl. Daha derin bir ağdan gelen performanstaki artışın arkasındaki neden, daha karmaşık, doğrusal olmayan bir fonksiyonun …

73 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Birisi, bir küresel maksimum havuzlama katmanının ne olduğunu ve neden sinir ağını eğitmek için neden ve ne zaman kullandığımızı açıklayabilir mi? Sıradan havuzlama katmanına göre herhangi bir avantajları var mı?

55 neural-networks  conv-neural-network  pooling 

Son yıllarda, Konvolüsyonel Sinir Ağları (CNN'ler) bilgisayar vizyonunda nesne tanıma konusunda son teknoloji haline geldi. Tipik olarak, bir CNN birkaç evrimli tabakadan sonra bunu iki tam bağlı tabakadan oluşur. Bunun arkasındaki sezgisi, evrişimli katmanların girdi verilerinin daha iyi bir gösterimini öğrenmesi ve tam olarak bağlı olan katmanlar daha sonra bu …

46 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  conv-neural-network 

Evrişimli sinir ağlarının evrişim bölümünü anlamaya çalışıyorum. Aşağıdaki şekle bakarak: 4 özellik haritası elde etmek için girdi görüntüsüyle birlikte ettiğimiz 4 farklı çekirdeğin ( boyutunda) bulunduğu ilk evrişim katmanını anlama konusunda hiçbir sorunum yok .k×kk×kk \times k Anlamadığım şey, 4 özellik haritasından 6 özellik haritasına geçtiğimiz bir sonraki evrişim katmanıdır. …

44 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Imagenet ve diğer büyük CNN’lerin yerel tepki normalleştirme katmanlarını kullandığını buldum. Ancak onlar hakkında bu kadar fazla bilgi bulamıyorum. Ne kadar önemlidir ve ne zaman kullanılmaları gerekir? Gönderen http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html#data-layers : "Yerel yanıt normalleştirme katmanı, yerel giriş bölgeleri üzerinde normalleştirerek bir tür" yanal engelleme "gerçekleştirir. ACROSS_CHANNELS modunda, yerel bölgeler, yakın kanallar …

41 deep-learning  convolution  conv-neural-network 

Konvolüsyonel sinir ağları bağlamında "çekirdek" ve "filtre" terimleri arasındaki fark nedir?

37 neural-networks  terminology  deep-learning  conv-neural-network 

Bilgisayarla görüşme geçmişim yok, ancak bazı görüntü işleme ve evrimsel sinir ağları ile ilgili makale ve makaleleri okuduğumda, sürekli olarak translation invarianceya da translation invariant. Veya evrişim işleminin sağladığını çok okudum translation invariance? !! Ne anlama geliyor? Ben kendimi her zaman kendime çevirmişim gibi bir görüntüyü herhangi bir şekilde değiştirirsek, …

36 machine-learning  conv-neural-network  convolution  computer-vision 

Konvolüsyonel bir sinir ağı (CNN) oluşturuyorum, burada bir konvolüsyon katmanım var, bunu bir havuz katmanı izlerim ve fazla uydurmayı azaltmak için bırakma uygulamak istiyorum. Bırakma katmanının havuzlama katmanından sonra uygulanması gerektiğini hissediyorum, ancak bunu destekleyecek hiçbir şeyim yok. Bırakma katmanını eklemek için doğru yer neresidir? Havuzlama katmanından önce mi sonra …

35 deep-learning  conv-neural-network  dropout 

Derin konvolüsyonel sinir ağında ön eğitim konusunda herhangi bir literatür gören oldu mu? Yalnızca otomatik kodlayıcıda veya kısıtlı boltzman makinelerinde denetimsiz ön eğitim görmüştüm.

33 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders 

Giriş Arkaplanı Konvolüsyonel bir sinir ağı içinde genellikle buna benzeyen genel bir yapıya / akışa sahibiz: giriş görüntüsü (yani 2B vektör x) (1. Konvolüsyon tabakası (Conv1) burada başlar ...) w12B görüntü boyunca bir dizi filtre ( ) döndürün (yani z1 = w1*x + b1nokta ürün çarpmalarını yapın), burada 3B'dir z1ve …

32 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Girişin bir görüntü olduğu ve etiketin 80 ile 350 arasında sürekli bir değer olduğu bir regresyon problemi üzerinde çalışıyorum. Bir reaksiyon gerçekleştikten sonra görüntüler bazı kimyasallara sahip. Ortaya çıkan renk, geride kalan başka bir kimyasal maddenin konsantrasyonunu gösterir ve modelin çıktısı budur - o kimyasal maddenin konsantrasyonu. Görüntüler döndürülebilir, çevrilebilir, …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

Deep Convolutional Yapay Sinir Ağları ile ImageNet Sınıflandırması makalesini okuyordum ve 3. bölümde, Convolutional Sinir Ağlarının yapısını nasıl kullandıklarını açıkladıklarını açıklıyorlardı: doygun olmayan doğrusal olmayanf( x ) = m a x ( 0 , x ) .f(x)=mbirx(0,x).f(x) = max(0, x). çünkü eğitmek daha hızlıydı. Bu yazıda, CNN'lerde, sigmoidde ve hiperbolik …

30 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network 

Görüntüyü CNN için normalleştirmemizin nedeni net değil mi (image - mean_image)? Teşekkürler!

29 deep-learning  conv-neural-network  image-processing