Публикации по теме 'convolutional-neural-net'


Сверточные нейронные сети: раскрывая их секреты
Нейронные сети - это что-то вроде черного ящика. Часто бывает очень сложно понять, как они делают прогнозы. В этой статье мы собираемся по-новому взглянуть на конкретную нейронную сеть, а именно сверточную нейронную сеть, и раскрыть некоторые ее секреты. Сверточная нейронная сеть - одна из распространенных нейронных сетей, реализующих задачи компьютерного зрения. Он полностью основан на изображениях, поэтому его легко продемонстрировать. Давайте рассмотрим InceptionV3 как нашу базовую..
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...
Dogs vs Cats  — проект по анализу разведывательных данных и машинному обучению
Я извлек набор данных о собаках и кошках из Kaggle с двумя zip-файлами: «train.zip» и «test1.zip». «train.zip» относится к обучающим данным, которые содержат изображения собак/кошек, идентификаторы изображений и метки — на изображении изображена собака или кошка. Например, изображение кошки в обучающих данных может иметь имя «cat.1024.jpg», как показано ниже. «test1.zip» относится к данным тестирования, которые содержат изображения собак/кошек, идентификаторы изображений, но не..
Краткое руководство по сверточной нейронной сети (CNN)
ВСТУПЛЕНИЕ: Сверточная нейронная сеть ( CNN или ConvNet ) - это класс глубоких нейронных сетей который в основном используется для распознавания изображений, классификации изображений, обнаружения объектов и т. д. Усовершенствования в области компьютерного зрения с глубоким обучением были созданы и усовершенствованы со временем, в первую очередь над одним конкретным алгоритмом - сверточной нейронной сетью . Google использует его для поиска фотографий, Facebook для..
6 основных вещей, которые нужно знать о свертке
В математике свертка - это операция, выполняемая над двумя функциями (f и g) для получения третьей функции. Свертка - одна из самых важных операций при обработке сигналов и изображений. Он может работать в 1D (например, обработка речи), 2D (например, обработка изображений) или 3D (обработка видео). При обработке изображений свертка - это процесс преобразования изображения путем применения ядра к каждому пикселю и его локальным соседям по всему изображению. Ядро - это матрица..
Руководство непрофессионала по глубоким сверточным нейронным сетям
Основы глубокого обучения Руководство непрофессионала по глубоким сверточным нейронным сетям Быстрое, нематематическое и практическое введение в сверточные нейронные сети с PyTorch Этот пост является частью серии « Руководство по глубокому обучению для непрофессионала», которую я планирую публиковать постепенно. Целевая аудитория - новички с базовыми навыками программирования; предпочтительно Python. Предварительное условие В этом посте предполагается, что вы имеете..
CNN - Понимание каждой операции
Сверточная нейронная сеть - это алгоритм нейронной сети, который используется для классификации изображений на основе аспекта / информации, извлеченной из самого изображения. Информация извлекается с помощью операции свертки, применяемой к изображениям. CNN состоит из следующих слоев: 1. Слой свертки Операция свертки - это функция скользящего окна, применяемая к матрице. Скользящее окно называется ядром фильтром или детектором функций. Здесь мы используем фильтр 3 × 3,..