Câu hỏi được gắn thẻ «deep-network»

Trang / nghiên cứu sau đây chứng minh rằng các mạng lưới thần kinh sâu dễ bị đánh lừa bằng cách đưa ra dự đoán có độ tin cậy cao cho các hình ảnh không thể nhận ra, ví dụ: Làm thế nào điều này là có thể? Bạn có …

63 convolutional-neural-networks  image-recognition  deep-network  computer-vision 

Tôi mới biết về AI và tôi muốn biết bằng những từ đơn giản, khái niệm logic mờ là gì? Nó giúp ích như thế nào, và khi nào nó được sử dụng?

38 deep-network  terminology  fuzzy-logic 

Khi bạn viết thuật toán của mình, làm thế nào để bạn biết bạn cần bao nhiêu nơ-ron mỗi lớp? Có bất kỳ phương pháp để tìm số lượng tối ưu của chúng, hoặc đó là một quy tắc của ngón tay cái?

28 deep-network  search  neurons 

Làm thế nào một mạng lưới thần kinh có tính từ "sâu" thực sự phân biệt với các mạng tương tự khác?

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

Mạng thần kinh chuyển đổi có thể được sử dụng để nhận dạng mẫu trong miền có vấn đề không có hình ảnh tồn tại trước, bằng cách biểu thị dữ liệu trừu tượng bằng đồ họa? Điều đó sẽ luôn luôn kém hiệu quả? Nhà phát triển này cho …

21 deep-network  neural-networks  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Câu hỏi là về kiến ​​trúc của Deep Residual Networks ( ResNets ). Mô hình giành được vị trí thứ nhất tại "Thử thách nhận dạng hình ảnh quy mô lớn 2015" (ILSVRC2015) trong tất cả năm bài hát chính: Phân loại ImageNet: Lưới siêu sâu sâu (trích dẫn Yann) …

12 neural-networks  machine-learning  deep-network  deep-learning  pattern-recognition 

Mọi thứ liên quan đến Deep Learning (DL) và mạng sâu (er) dường như "thành công", ít nhất là tiến triển rất nhanh và nuôi dưỡng niềm tin rằng AGI đang ở trong tầm tay. Đây là trí tưởng tượng phổ biến. DL là một công cụ to lớn để …

11 deep-learning  deep-network  agi 

Tôi đã đọc được rằng hầu hết các vấn đề có thể được giải quyết với 1-2 lớp ẩn. Làm thế nào để bạn biết bạn cần nhiều hơn 2? Đối với loại vấn đề bạn sẽ cần chúng (cho tôi một ví dụ)?

11 deep-network  hidden-layers 

Phương pháp "bỏ học" phục vụ mục đích gì và làm thế nào để cải thiện hiệu suất tổng thể của mạng lưới thần kinh?

10 deep-network  overfitting  performance 

Định nghĩa của một mạng lưới thần kinh sâu sắc là gì? Tại sao chúng rất phổ biến hoặc quan trọng?

10 machine-learning  deep-learning  terminology  deep-network  definitions 

Tôi đọc được rằng các mạng lưới thần kinh sâu có thể dễ bị đánh lừa ( liên kết ) để có độ tin cậy cao trong việc nhận dạng các hình ảnh tổng hợp / nhân tạo hoàn toàn (hoặc ít nhất là chủ yếu) ra khỏi chủ đề …

9 neural-networks  deep-network  image-recognition  convolutional-neural-networks  signal-processing 

Hai hàm kích hoạt phổ biến được sử dụng trong học sâu là hàm tiếp tuyến hyperbol và hàm kích hoạt sigmoid. Tôi hiểu rằng tiếp tuyến hyperbol chỉ là một sự thay đổi kích thước và dịch của hàm sigmoid: tanh(z)=2σ(z)−1tanh⁡(z)=2σ(z)−1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1 . Có sự khác …

8 neural-networks  machine-learning  deep-network  comparison  hidden-layers