Câu hỏi được gắn thẻ «deep-network»





4
Khả năng nhận dạng mẫu của CNN có giới hạn trong xử lý hình ảnh không?
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 …

2
Các mạng còn lại sâu có nên được xem như là một tập hợp của các mạng?
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) …





1
Bao nhiêu vấn đề là tiếng ồn trắng đối với việc sử dụng DNN trong thế giới thực?
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 …

2
Sự khác biệt giữa tiếp tuyến hyperbolic và tế bào thần kinh sigmoid là gì?
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 …
Khi sử dụng trang web của chúng tôi, bạn xác nhận rằng bạn đã đọc và hiểu Chính sách cookieChính sách bảo mật của chúng tôi.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.