Введение Обнаружение падения является серьезной проблемой в здравоохранении. Пожилые люди часто падают, и им следует оказать немедленную помощь, так как травмы могут быть серьезными, вплоть до летального исхода. В этом проекте мы будем использовать архитектуру сверточной нейронной сети, чтобы определить, упал ли человек на данном изображении. Для этого мы используем публичный набор данных , содержащий видео падающих людей. Каждый кадр был представлен как картинка, и мы используем 2..

Ограничение обычной нейронной сети В обычной нейронной сети входные данные преобразуются через серию скрытых слоев с несколькими нейронами. Каждый нейрон связан со всеми нейронами в предыдущем и следующем слоях. Такое расположение называется полностью связанным слоем, а последний слой является выходным слоем. В приложениях компьютерного зрения, где входом является изображение, мы используем сверточную нейронную сеть , потому что обычные полносвязные нейронные сети не работают. Это..

Основы искусственного интеллекта Топ-5 слоев, которые вы всегда можете встретить в любой сверточной нейронной сети Краткое введение в архитектуру сверточной нейронной сети и наиболее распространенные уровни Сверточные нейронные сети - это семейство архитектур искусственных нейронных сетей, специально разработанных для задач компьютерного зрения и обработки изображений. Это многослойная нейронная сеть, разработанная для анализа визуальных входов и выполнения таких задач, как..

Не секрет, что сверточные нейронные сети требуют больших вычислительных ресурсов. В этой истории мы будем строить расширенную сверточную нейронную сеть на py. Начнем с импорта необходимых библиотек. Мы также будем импортировать torchvision , потому что это облегчит нашу жизнь, помогая нам импортировать набор данных CIFAR-10. import torch import torchvision as tv import torchvision.transforms as transforms import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as..

Достижения Deep Learning 2: влиятельные архитектуры сверточных нейронных сетей Сегодня глубокое обучение стало мощным и популярным классом алгоритмов искусственного интеллекта. Сверточные нейронные сети (CNN) являются одной из основных архитектур глубокого обучения, которые успешно используются во многих различных приложениях и постоянно развивающейся области исследований. Из предыдущей статьи, часть 1 мы обсудили основные операции и кратко об их последних достижениях. В этой..

Реализация полностью сверточной сети (FCN) для классификации изображений Предпосылка Прежде чем вы пройдете через следующий контент, вам будет полезно получить некоторые базовые знания о сверточной нейронной сети (CNN). Фундаментальная концепция CNN не будет рассматриваться в этом руководстве. Примечание. Цель этого руководства - помочь новичкам в FCN создать базовый рабочий FCN в TensorFlow. Таблица содержания Вступление Полностью сверточные сети (FCN) IDE и настройка..