Câu hỏi được gắn thẻ «convolution»

Gần đây tôi đã đọc Mạng đầy đủ kết hợp cho phân đoạn ngữ nghĩa của Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell. Tôi không hiểu "các lớp giải mã" làm gì / chúng hoạt động như thế nào. Phần có liên quan là 3.3. Upsampling là tích chập ngược Một …

188 neural-network  convnet  convolution 

Tôi gặp khó khăn trong việc hiểu sự khác biệt giữa tương đương với dịch thuật và bất biến đối với dịch thuật . Trong cuốn sách Học sâu . MIT Press, 2016 (I. Goodfellow, A. Courville và Y. Bengio), người ta có thể tìm thấy trên các mạng chập: …

38 neural-network  deep-learning  convolution 

Tôi đang cố gắng để hiểu bài báo này và không chắc chắn về việc lấy mẫu tuyến tính hai chiều là gì. Bất cứ ai có thể giải thích điều này ở mức cao? https://arxiv.org/abs/1606.00915

14 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

Nếu chúng tôi có tới 90-99% bài báo được xuất bản bằng CNN (ConvNet). Phần lớn trong số họ sử dụng kích thước bộ lọc của các số lẻ : {1, 3, 5, 7} để sử dụng nhiều nhất. Tình huống này có thể dẫn đến một số vấn đề: …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Tôi hiểu rất rõ về vai trò và cơ chế của các lớp chập trong Deep Learning để xử lý hình ảnh trong trường hợp triển khai 2D hoặc 3D - họ "đơn giản" cố gắng bắt các mẫu 2D trong hình ảnh (trong 3 kênh trong trường hợp 3D). …

13 deep-learning  nlp  convolution 

Hai hoạt động tích chập này rất phổ biến trong học tập sâu ngay bây giờ. Tôi đã đọc về lớp chập giãn trong bài báo này: WAVENET: MÔ HÌNH TẠO CHO CHO ÂM THANH RAW và Khử liên kết có trong bài viết này: Mạng kết hợp hoàn toàn …

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Tôi đã đọc giải thích về tích chập và hiểu nó ở một mức độ nào đó. Ai đó có thể giúp tôi hiểu hoạt động này liên quan đến sự tích chập trong Mạng lưới thần kinh Convolutional như thế nào không? Là bộ lọc như chức năng gáp …

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

Giả sử rằng bạn có một tệp video mà thứ tự pixel đã được xáo trộn một lần. Đó là, một thứ tự ngẫu nhiên đã được xác định một lần và áp dụng cho tất cả các khung. Có tồn tại một số cách tiếp cận đã biết để …

8 statistics  convnet  image-recognition  convolution  tsne 

Tôi đang làm việc trên một mạng lưới thần kinh tích chập để phân loại hình ảnh. Tập dữ liệu đào tạo quá lớn để được tải vào bộ nhớ máy tính của tôi (4gb), trên hết tôi cũng cần thử một số tính năng tăng cường để cân bằng …

8 python  keras  training  convolution