Публикации по теме 'cnn'
Обзор сверточных нейронных сетей
Сверточные нейронные сети (CNN) — это мощный инструмент для анализа изображений, который можно использовать для таких задач, как классификация изображений, обнаружение объектов и семантическая сегментация.
Согласно определению Aparna Goel Сверточная нейронная сеть — это тип алгоритма глубокого обучения, который особенно хорошо подходит для задач распознавания и обработки изображений. Он состоит из нескольких слоев, включая сверточные слои, объединяющие слои и полностью связанные..
Классификатор пород собак
Я не эксперт по собакам, поэтому знаю только несколько пород собак. Мой любимый — вельш-корги, которого можно узнать по коротким ногам; или немецкая овчарка, которую часто можно увидеть в аэропорту, обнюхивающей ваш чемодан. Но я обычно задаюсь вопросом, что это за собака, которая лает за моим окном. Разве не приятно узнать породу собаки по внешнему виду?
Машинное обучение может прийти мне на помощь. Машинное обучение — мощный инструмент для классификации изображений, а классификатор..
Создание сверточной нейронной сети с нуля на C #
Давайте построим сверточную нейронную сеть на C #!
Основная цель этого поста - реализовать CNN с нуля с использованием C #, а также предоставить простое объяснение, чтобы сделать его полезным для читателей.
Что такое сверточная нейронная сеть?
Сверточные нейронные сети - это рабочая лошадка большого прогресса, достигнутого в области глубокого обучения в 2010-е годы. Эти сети произвели революцию в таких задачах, как классификация изображений и обнаружение объектов, но они также..
Обнаружение и классификация объектов: краткий обзор глубокого обучения и CNN.
Обнаружение и классификация объектов: краткий обзор глубокого обучения и CNN.
Обнаружение объектов — довольно мелодичный термин, который всегда привлекает мое внимание, когда он упоминается. Я помню, как впервые столкнулся с этим термином, я понятия не имел, что он означает, поэтому мне пришлось выполнить быстрый поиск в Google, чтобы узнать точное значение термина, и только из этого простого поиска в Google я понял, что эта концепция станет моей любимой. область интересов, и, верный..
Ключевые различия между ml и dl — DataScienceKnowHow
В современном мире быстро развивающихся технологий машинное обучение (ML) и глубокое обучение (DL) стали модными словами, которые часто используются взаимозаменяемо. Однако эти два термина не совпадают и имеют существенные различия между ml и dl, которые необходимо понимать. Машинное обучение — это подмножество ИИ, которое позволяет машинам учиться на данных и повышать производительность без явного программирования. В то время как глубокое обучение, подмножество машинного обучения,..
Компьютерное зрение: основы свертки
Глубокое погружение в базовую ячейку многих нейронных сетей.
В эту эпоху глубокого обучения, когда у нас есть передовые модели компьютерного зрения, такие как YOLO, Mask RCNN или U-Net и многие другие, основополагающей ячейкой, стоящей за всеми ними, является сверточная нейронная сеть (CNN), или, если быть более точным, свертка. операция. Эти сети пытаются решить проблему обнаружения объектов, сегментации и вывода в реальном времени, что приводит к множеству реальных вариантов..
Введение:
Введение:
Сверточные нейронные сети (CNN) произвели революцию в области компьютерного зрения, продемонстрировав замечательную производительность в задачах распознавания изображений. Однако потенциал CNN не ограничивается только изображениями; его также можно применять к аудиоданным, открывая новые горизонты в распознавании голоса. В этом сообщении блога мы рассмотрим процесс применения CNN к аудио для распознавания голоса. Присоединяйтесь ко мне в этом путешествии, чтобы раскрыть..
