Публикации по теме 'convolutional-network'
Введение в сверточные нейронные сети
Простое руководство о том, что такое CNN, как они работают и как создать их с нуля на Python.
В последние несколько лет было много шума о сверточных нейронных сетях (CNN), особенно из-за того, как они произвели революцию в области компьютерного зрения . В этом посте мы будем опираться на базовые знания о нейронных сетях и изучим, что такое CNN, поймем, как они работают, и создадим настоящую с нуля (используя только numpy ) на Python. .
Этот пост предполагает только базовые знания..
Более быстрое глубокое обучение: оптимальные примитивы DNN
Это статья из серии Seminal Papers in ML , выпущенная MIT Machine Intelligence Community (MIC). MIT MIC стремится обучить сообщество в целом машинному обучению и снизить барьеры для входа. Чтобы узнать больше, посетите https://mitmic.io или напишите по адресу [email protected] .
Глубокие нейронные сети (DNN) обеспечивают беспрецедентную точность и производительность во все более широком спектре промышленных приложений, таких как распознавание изображений, обработка естественного..
Исследованы сети VGG
Исследованы сети VGG
Это абстрактное резюме нейронных сетей, занявших 2-е место в конкурсе ILSVRC-2014.
Принцип конструкции
меньший размер ядра, большая глубина.
в то время как в известных сетях, таких как AlexNet (победитель ILSVRC-2012) и ZFNet (победитель ILSVRC-2013), использовались ядра больших размеров (11X11 с шагом 4 и 7X7 с шагом 2 соответственно), авторы VGGNet взяли другой подход, они использовали свертки 3x3 по всей сети (с шагом 1).
Как это вообще возможно ?..
Понимание области интересов - (объединение рентабельности инвестиций)
Понимание ML
Понимание области интересов - (объединение рентабельности инвестиций)
Быстрое и простое объяснение того, что такое RoI Pooling и как он работает? Почему мы используем его в Fast R-CNN?
Мы собираемся обсудить исходный пул рентабельности инвестиций, описанный в статье Fast R-CNN (голубой прямоугольник на изображении выше). Существует вторая и третья версии этого процесса, которые называются RoIAlign и RoIWarp .
Если вас интересуют эти двое, прочтите эту..
Рецептивные поля в сверточных нейронных сетях
В этой статье я очень кратко представлю сверточные нейронные сети, их две стратегии заполнения и их рецептивное поле (RF). Кроме того, я рассматриваю три возможных стратегии увеличения нашего РФ и их компромиссы. Наконец, мы увидим, как расширение применяется к транспонированным сверткам (я описал их в моем предыдущем посте ), и что такое RF в этом случае. Все объясняется для случая 1D, но распространить его на изображения (2D), видео (3D) или даже сигналы более высокой размерности..
Несколько часто задаваемых вопросов о свертках в нейронных сетях
21 мая 2019 г.
Что такое свертки?
Прежде чем мы ответим на это, давайте сначала поймем одну вещь. Компьютеры - тупые существа. Они не знают, что означают слова, например, кошка или собака. Они не знают, как выглядят вещи, например, кошка или собака. Все, что они понимают, это цифры (ну… немного не так, но для нашего случая работает).
Фильтры можно рассматривать как набор ядер .
Но что такое ядра ?
Представьте, что вы находитесь на съемочной площадке любимого телешоу...
Основы сверточных нейронных сетей
Сверточная нейронная сеть (CNN) - это специализированный тип модели нейронной сети, предназначенный для работы с данными двумерного изображения. Поскольку детализированные изображения могут иметь невероятно большие размеры в зависимости от количества пикселей, CNN обеспечивают сверточные операции для анализа групп пикселей, что делает возможным подгонку нейронных сетей к большим изображениям. Благодаря своим свойствам CNN важны и полезны для классификации изображений, обнаружения объектов в..
