Thống kê và dữ liệu lớn conv-neural-network

4

Sự khác biệt giữa các mạng thần kinh tích chập, máy Boltzmann bị hạn chế và bộ mã hóa tự động là gì?

Gần đây tôi đã đọc về học tập sâu và tôi bối rối về các điều khoản (hoặc nói công nghệ). Sự khác biệt giữa Mạng thần kinh chuyển đổi (CNN), Máy Boltzmann bị hạn chế (RBM) và Tự động mã hóa?

123 neural-networks deep-learning conv-neural-network autoencoders rbm

6

Sự tích chập 1x1 có nghĩa là gì trong một mạng lưới thần kinh?

Tôi hiện đang làm Hướng dẫn học tập sâu Udacity. Trong Bài học 3, họ nói về tích chập 1x1. Phép chập 1x1 này được sử dụng trong Mô-đun khởi động của Google. Tôi đang gặp khó khăn để hiểu thế nào là tích chập 1x1. Tôi cũng đã thấy …

106 neural-networks deep-learning convolution conv-neural-network

4

Tại sao các mạng lưới thần kinh trở nên sâu hơn, nhưng không rộng hơn?

Trong những năm gần đây, mạng lưới thần kinh tích chập (hoặc có lẽ là mạng lưới thần kinh sâu nói chung) đã trở nên sâu hơn và sâu hơn, với các mạng tiên tiến đi từ 7 lớp ( AlexNet ) đến 1000 lớp ( Lưới dư) trong không …

73 machine-learning classification neural-networks deep-learning conv-neural-network

2

Lớp tổng hợp tối đa toàn cầu là gì và lợi thế của nó so với lớp maxpooling là gì?

Ai đó có thể giải thích một lớp tổng hợp tối đa toàn cầu là gì và tại sao và khi nào chúng ta sử dụng nó để đào tạo một mạng lưới thần kinh. Họ có bất kỳ lợi thế so với lớp tổng hợp tối đa thông thường?

55 neural-networks conv-neural-network pooling

2

Tại sao Mạng nơ ron kết hợp không sử dụng Máy Vector hỗ trợ để phân loại?

Trong những năm gần đây, Mạng lưới thần kinh chuyển đổi (CNN) đã trở thành công nghệ tiên tiến để nhận dạng đối tượng trong thị giác máy tính. Thông thường, một CNN bao gồm một số lớp chập, tiếp theo là hai lớp được kết nối đầy đủ. Một …

46 machine-learning neural-networks svm deep-learning conv-neural-network

4

Làm thế nào các hạt nhân được áp dụng cho các bản đồ đặc trưng để tạo ra các bản đồ tính năng khác?

Tôi đang cố gắng để hiểu phần tích chập của mạng nơ ron tích chập. Nhìn vào hình sau: Tôi không có vấn đề gì trong việc hiểu lớp chập đầu tiên trong đó chúng ta có 4 hạt nhân khác nhau (có kích thước ), chúng ta kết hợp …

44 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network

6

Tầm quan trọng của chuẩn hóa đáp ứng cục bộ trong CNN

Tôi đã thấy rằng Imagenet và CNN lớn khác sử dụng các lớp chuẩn hóa phản ứng cục bộ. Tuy nhiên, tôi không thể tìm thấy nhiều thông tin về họ. Chúng quan trọng như thế nào và khi nào chúng nên được sử dụng? Từ http : // caffe.berICHvision.org/tutorial/layers.html#data-layers …

41 deep-learning convolution conv-neural-network

4

Dịch bất biến trong tầm nhìn máy tính và mạng nơ ron tích chập là gì?

Tôi không có nền tảng thị giác máy tính, nhưng khi tôi đọc một số bài báo và bài báo liên quan đến mạng thần kinh tích chập, tôi liên tục phải đối mặt với thuật ngữ translation invariance, hoặc translation invariant. Hoặc tôi đọc rất nhiều mà hoạt động …

38 machine-learning conv-neural-network convolution computer-vision

4

Sự khác biệt giữa bộ lọc hạt nhân ăn ý và bộ lọc trên mạng CNN

Sự khác biệt giữa các thuật ngữ "hạt nhân" và "bộ lọc" trong bối cảnh của các mạng thần kinh tích chập là gì?

37 neural-networks terminology deep-learning conv-neural-network

3

Là các lớp gộp được thêm trước hoặc sau các lớp bỏ học?

Tôi đang tạo một mạng nơ ron tích chập (CNN), trong đó tôi có một lớp chập theo sau là một lớp gộp và tôi muốn áp dụng bỏ học để giảm quá mức. Tôi có cảm giác rằng lớp bỏ học nên được áp dụng sau lớp gộp, nhưng …

35 deep-learning conv-neural-network dropout

3

Đào tạo trước trong mạng lưới thần kinh tích chập sâu?

Có ai nhìn thấy bất kỳ tài liệu về đào tạo trước trong mạng lưới thần kinh tích chập sâu? Tôi chỉ thấy đào tạo trước không được giám sát trong bộ tự động mã hóa hoặc máy Boltzman bị hạn chế.

33 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network autoencoders

2

Định nghĩa của một bản đồ tính năng của người khác là gì (hay còn gọi là bản đồ kích hoạt bản đồ) trong một mạng lưới thần kinh tích chập?

Giới thiệu nền Trong một mạng nơ ron tích chập, chúng ta thường có một cấu trúc / luồng chung trông như thế này: hình ảnh đầu vào (tức là một vectơ 2D x) (Lớp kết hợp đầu tiên (Conv1) bắt đầu tại đây ...) kết hợp một bộ các …

32 neural-networks deep-learning conv-neural-network

1

Kiến trúc CNN cho hồi quy?

Tôi đã làm việc với một vấn đề hồi quy trong đó đầu vào là một hình ảnh và nhãn là giá trị liên tục trong khoảng từ 80 đến 350. Hình ảnh là một số hóa chất sau khi xảy ra phản ứng. Màu sắc cho thấy nồng độ …

32 regression machine-learning neural-networks conv-neural-network tensorflow

2

Thuật ngữ bão hòa phi tuyến có nghĩa là gì?

Tôi đã đọc bài Phân loại ImageNet với Mạng nơ-ron kết hợp sâu và trong phần 3 họ đã giải thích kiến trúc của Mạng nơ-ron kết hợp của họ, họ giải thích cách họ thích sử dụng: phi tuyến không bão hòaf( x ) = m a x ( …

30 machine-learning neural-networks terminology conv-neural-network

1

Tại sao chúng ta cần bình thường hóa hình ảnh trước khi đưa chúng vào CNN?

Tôi không rõ lý do chúng tôi bình thường hóa hình ảnh cho CNN bằng (hình ảnh - mean_image)? Cảm ơn!

29 deep-learning conv-neural-network image-processing

Câu hỏi được gắn thẻ «conv-neural-network»