Публикации по тегам convolution-neural-net

Публикации по теме 'convolution-neural-net'

Conv Nets для чайников: подход снизу вверх

Интуитивный подход В Интернете есть множество замечательных статей, объясняющих сверточные нейронные сети (или «CNN») на разных уровнях от новичка до продвинутого. Эта статья, написанная для новичков, призвана использовать другой подход, чем большинство из тех, кто там есть: объяснение снизу вверх механизмов и системы, из которых состоит CNN. Моя гипотеза состоит в том, что многие инженеры узнают о решениях в том порядке, в котором они были созданы: добавляя каждую новую функцию по одной..

DL: основная концепция CNN

Часть 4.1 специализации глубокого обучения структура CNN 1. Сверточный слой 2. Объединение 3. Сглаживание + полносвязная нейронная сеть 1. Сверточный слой Фильтр в обработке изображений — извлечение признаков - масса - прокладка - шаг 2. Слой объединения - Максимальное объединение - Средний пул ** Слой пула — нет параметров для изучения ** 3. Сглаживание + полносвязная..

Краткое введение в сверточную нейронную сеть

Я запланировал серию из трех статей, чтобы продемонстрировать использование трансферного обучения в обнаружении активности посредством обработки изображений. В этой первой статье я опишу базовую концепцию процесса свертки, а затем выйду во второй статье об архитектуре ConvNet, параметрах дизайна. Я буду использовать библиотеку Keras для создания и обучения ConvNet для обнаружения объектов с использованием обучения передачи в третьей статье. Что такое свертка Свертка определяется..

Сверточные нейронные сети III

С возвращением, амигос, В этом посте я буду иметь дело с плотным слоем, полносвязным слоем и обратным распространением. Если вы пропустили мой предыдущий пост нажмите здесь или здесь . Прежде чем двигаться дальше, давайте посмотрим, как фильтр работает с изображением. Я сделал пикселизированное изображение буквы R и применил фильтр 3 X 3 один раз и 3 раза. Нужно помнить, чем больше фильтров будет применено к одному и тому же изображению, тем меньше будет характеристик. Пиксельное..

Резюме статей — 1

Неделя 15. Очень глубокие сверточные сети для крупномасштабной классификации изображений. (Карен Симонян и Эндрю Зиссерман) Это журнальная статья, опубликованная в 2015 году на Международной конференции по образовательным представлениям , среди которых профессионалы и исследователи в области искусственного интеллекта, или широко известного как глубокое обучение. Карен Симонян и Эндрю Зиссерман предложили и представили на конференции свою работу по очень глубоким сверточным сетям для..

Мой первый вклад в науку о данных - сверточную нейронную сеть, которая распознает изображения…

Узнайте, как сверточные нейронные сети можно применять для классификации глупых изображений После завершения популярного онлайн-курса Стэнфордского машинного обучения, который преподавал Эндрю Нг, я понял, что пришло время для моего первого проекта машинного обучения / глубокого обучения. Я хотел создать глупую нейронную сеть, которая может распознавать Николаса Кейджа на изображении. Мы будем использовать сверточную нейронную сеть (CNN) для распознавания изображений мистера Кейджа...

Понимание LeNet: 3-минутный обзор

Понимание CNN Понимание LeNet: 3-минутный обзор В этой статье мы представляем краткий обзор LeNet, группы CNN, разработанной Яном Ле-Куном и другими в конце 1990-х. Что такое Ленет? LeNet была группой сверточных нейронных сетей (CNN), разработанных Яном Ле-Куном и другими в конце 1990-х годов. Сети считались первым набором настоящих сверточных нейронных сетей. Они были способны классифицировать небольшие одноканальные (черно-белые) изображения с многообещающими результатами...