Публикации по теме 'convolution-neural-net'
Распознавание рукописных музыкальных нот
Цель этого проекта состояла в том, чтобы создать приложение для нотной записи, в котором пользователь может рисовать музыкальные ноты в бесплатном рукописном формате. Нарисованные заметки будут распознаваться моделью ИИ и воспроизводиться пользователю в виде звука.
Первоначальная идея, исследование и реализация
Первоначальная идея заключалась в том, что пользователь мог нарисовать любой действительный нотный лист, настолько сложный, насколько это возможно, включая все доступные символы..
Предиктор боевых действий (он же FAP)
Для тех из вас, кто не дрался слишком много раз, изучение своего противника имеет решающее значение. Если вы сделаете это хорошо, вы почти наверняка выиграете. Если вы сделаете это неправильно, то можете оказаться на земле быстрее, чем наберете print («Hello World»).
В этой статье будет представлен мой подход к созданию модели сверточной нейронной сети, которая может обнаруживать боевые приемы, а затем предсказывать их. Исходными данными для модели послужили несколько коротких..
Классификация пород собак с использованием трансферного обучения
Проект Udacity DSND по классификации пород собак с использованием передачи обучения с CNN.
В этом проекте мы используем узкие места VGG-16 и Inception-V3 для обучения классификатора пород собак. Мы обучаем CNN с нуля и сравниваем результаты двух подходов. Наконец, мы видим, как классификатор собак работает с изображениями людей.
ОБУЧЕНИЕ МОДЕЛИ CNN ПО ЦЕПИ
Задача определения породы собак по изображениям считается исключительно сложной. Чтобы понять почему, примите во..
Сверточные сети для анализа настроений
В нашей последней статье мы получили действительно хорошие результаты с CNN, когда мы использовали настраиваемый корпус текста. Но удастся ли CNN удержать лидерство, когда он будет конкурировать с SVM в битве за анализ настроений, давайте выясним это…
«Не все испытывают одни и те же чувства, занимаясь одним и тем же делом», - эта цитата Эфрата Цибулкевича резюмирует тему нашей статьи. Сегодня мы собираемся изучить возможности извлечения настроений в моделях машинного и глубокого..
Сверточные нейронные сети - иллюстрированное объяснение
Изменить: вскоре после написания этой статьи я сделал видео на YouTube, объясняющее CNN. Не стесняйтесь проверить это!
До этого момента одним из основных вариантов использования нейронных сетей была классификация данных. Эти данные могут быть любыми: от информации о злокачественной опухоли до спама в электронном письме, которое вы получили от принца Нигерии.
Один из самых популярных типов данных - изображение / видео. Компьютерное зрение - это подполе в глубоком обучении,..
Классификация пород собак
Этот проект классификации пород собак построен в нейронных сетях CNN -Convolution. Это приложение идентифицирует оценку любого изображения, предоставленного пользователем в качестве входных данных, если это изображение собаки или изображение человека или ни человека, ни собаки. Затем, если это изображение собаки, дается оценка, к какой породе принадлежит эта собака. А если это изображение человека, то можно будет угадать, на какую породу собак похож этот человек.
Этот проект является..
Обнаружение объектов - дело решенное?
Несколько лет назад было широко известно, что обнаружение объектов - это сложная проблема. Комикс ниже был выпущен всего несколько лет назад. За это короткое время все изменилось довольно кардинально.
С появлением архитектуры глубокой нейронной сети - сверточной нейронной сети (CNN) в частности, а также с развитием библиотеки CUDA, которая начала использовать многоядерные характеристики графических процессоров для игр / рендеринга и открытых совместных исследований, все изменилось...
