Публикации по теме 'convolutional-network'
Упрощенная сверточная нейронная сеть (CNN)
Если вы хотите понять, как некоторые из современных приложений классифицируют изображения вашей семьи и друзей, и у вас есть основы машинного обучения, то эта статья для вас.
Давайте сначала разберемся, как наш мозг распознает объекты. Мы узнаем, что такое CNN, как CNN использует мотивацию мозга для распознавания объектов и как работает CNN.
Предварительные требования: Базовое понимание нейронной сети. Прочтите..
Обзор: DRN - Контурный фильтр на основе плотной остаточной сверточной нейронной сети (фильтрация кодеков)
Использование плотного сокращения и остаточного обучения, снижение средней скорости BD на 6,9%, превосходит VRCNN и DCAD
В этой статье дается краткий обзор плотной остаточной сверточной нейронной сети (DRN) , разработанной Уханьским университетом и Tencent Media Lab. Некоторые сетевые методы классификации изображений используются повторно:
Плотные ярлыки в DenseNet для повторного использования функций. Остаточное обучение в ResNet с использованием слоя узких мест...
U-NET ConvNet для сегментации компьютерной томографии
Применение сверточных нейронных сетей для автоматической сегментации изображений компьютерной томографии
TL; DR;
U-NET - это искусственная нейронная сеть на основе ConvNets, способная генерировать визуальную информацию. Благодаря вычислительному обучению и четко определенной формуле оптимизации удалось получить приемлемые результаты (~ 0,9 по Dice Score) для сегментации костей и печени на КТ-сканировании.
Вступление
Компьютерная томография создает томографические изображения,..
Использование сверточных нейронных сетей в Tensorflow для анализа рентгенографии грудной клетки
В этой короткой статье мы покажем, как можно использовать TensorFlow для простой классификации данных изображения с помощью глубоких нейронных сетей. Мы продемонстрируем метод, используя набор данных изображений Chest XRay , доступный на Kaggle. Поскольку это набор данных на основе изображений, мы будем использовать сверточные нейронные сети вместе с максимальным объединением для получения наших прогнозов.
Надеюсь, это послужит руководством, которому каждый сможет следовать и..
Модель распознавания выражений лица
Я хотел бы рассказать о модели, над которой я работаю. Для этого я должен разобрать и определить значение всех слов в этом заголовке.
Выражение лица
Результат сокращения и расслабления мышц лица определенным образом для передачи подсознательных или сознательных сообщений, относящихся к эмоциональному состоянию человека.
Признание
Акт осознания и восприятия человека, места, события или чего-либо еще, что может быть воспринято чувствами.
Модель
В машинном обучении модель..
CNN против MLP для классификации изображений
Почему CNN предпочтительнее MLP (ANN) для классификации изображений?
MLP ( Многослойный персептрон ) используют один персептрон для каждого входа (например, пикселя в изображении), и количество весов быстро становится неуправляемым для больших изображений. Он включает слишком много параметров, потому что он полностью подключен. Каждый узел подключен к каждому другому узлу на следующем и предыдущем уровне, образуя очень плотную сеть, что приводит к избыточности и неэффективности...
Чем машинное обучение отличается от CAPTCHA?
Чем машинное обучение отличается от CAPTCHA?
Посмотрим, смогут ли CNN и Tesseract взломать CAPTCHA!
Предполагается, что Captcha проверяет, выполняет ли действие компьютер бот или человек. Что ж, не говоря уже о том, что они устарели (поскольку мы используем здесь довольно слабые капчи), но некоторые из них довольно легко атакуются. В этой статье мы покажем два потенциальных метода, которые являются нашей архитектурой для CNN и Tesseract соответственно.
1] Что такое Captcha?..
