Thống kê và dữ liệu lớn conv-neural-network

4

Có nên sử dụng CNN để phân loại tín hiệu 1D không?

Tôi đang làm việc trên phân loại giai đoạn giấc ngủ. Tôi đọc một số bài viết nghiên cứu về chủ đề này, nhiều người trong số họ đã sử dụng phương pháp SVM hoặc tập hợp. Có phải là một ý tưởng tốt để sử dụng mạng thần kinh …

20 neural-networks svm conv-neural-network signal-processing

2

Làm thế nào và tại sao Batch Chuẩn hóa sử dụng các đường trung bình di động để theo dõi độ chính xác của mô hình khi nó đào tạo?

Tôi đã đọc giấy bình thường hóa hàng loạt (BN) (1) và không hiểu nhu cầu sử dụng đường trung bình di động để theo dõi độ chính xác của mô hình và ngay cả khi tôi chấp nhận rằng đó là điều đúng đắn, tôi không hiểu những gì …

20 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network batch-normalization

2

Các lớp được kết nối đầy đủ làm gì trong CNNs?

Tôi hiểu các lớp chập và gộp, nhưng tôi không thể thấy lý do cho một lớp được kết nối đầy đủ trong CNNs. Tại sao lớp trước không được kết nối trực tiếp với lớp đầu ra?

19 neural-networks deep-learning conv-neural-network

6

Lớp kết hợp: Để đệm hay không đệm?

Kiến trúc AlexNet sử dụng các miếng đệm bằng không như trong hình: Tuy nhiên, không có lời giải thích nào trong bài báo tại sao phần đệm này được giới thiệu. Khóa học Standford CS 231n dạy chúng tôi sử dụng phần đệm để duy trì kích thước không …

19 conv-neural-network convolution

5

Sự khác biệt giữa 'học chuyển' và 'thích ứng miền' là gì?

Có sự khác biệt nào giữa 'học chuyển' và 'thích ứng miền' không? Tôi không biết về ngữ cảnh, nhưng tôi hiểu rằng chúng tôi có một số tập dữ liệu 1 và đào tạo về nó, sau đó chúng tôi có một tập dữ liệu 2 khác mà chúng …

19 deep-learning terminology conv-neural-network transfer-learning domain-adaptation

2

Tại sao gộp tối đa cần thiết trong các mạng thần kinh tích chập?

Các mạng nơ ron tích chập phổ biến nhất chứa các lớp gộp để giảm kích thước của các tính năng đầu ra. Tại sao tôi không thể đạt được điều tương tự bằng cách đơn giản là tăng bước tiến của lớp chập? Điều gì làm cho lớp tổng …

18 deep-learning conv-neural-network pooling

3

Sự khác biệt giữa Conv1D và Conv2D là gì?

Tôi đã xem qua các tài liệu tích chập của máy ảnh và tôi đã tìm thấy hai loại kết hợp Conv1D và Conv2D. Tôi đã thực hiện một số tìm kiếm trên web và đây là những gì tôi hiểu về Conv1D và Conv2D; Conv1D được sử dụng cho …

18 machine-learning neural-networks conv-neural-network keras

2

Điều gì gây ra sự sụt giảm đột ngột trong các lỗi đào tạo / kiểm tra khi đào tạo một mạng lưới thần kinh?

Tôi đã thấy các âm mưu của lỗi kiểm tra / huấn luyện đột nhiên giảm xuống ở một số kỷ nguyên nhất định một vài lần trong quá trình đào tạo mạng lưới thần kinh và tôi tự hỏi điều gì gây ra những bước nhảy hiệu suất này: …

18 conv-neural-network

4

Về CNN, hạt nhân và tỷ lệ / xoay bất biến

Tôi có một vài câu hỏi khiến tôi bối rối về CNN. 1) Các tính năng được trích xuất bằng CNN là quy mô và bất biến xoay vòng? 2) Hạt nhân mà chúng ta sử dụng để tích chập với dữ liệu của chúng ta đã được xác định …

17 neural-networks deep-learning conv-neural-network

1

số bản đồ đặc trưng trong các mạng nơ ron tích chập

Khi học mạng nơ ron tích chập, tôi có câu hỏi liên quan đến hình sau. 1) C1 trong lớp 1 có 6 bản đồ đặc trưng, điều đó có nghĩa là có sáu hạt tích chập? Mỗi hạt nhân chập được sử dụng để tạo bản đồ tính năng …

16 machine-learning neural-networks deep-learning pattern-recognition conv-neural-network

3

Bước tích chập trong Mạng nơ ron kết hợp làm gì?

Tôi đang nghiên cứu các mạng thần kinh tích chập (CNN) do các ứng dụng của chúng trong thị giác máy tính. Tôi đã quen thuộc với các mạng thần kinh tiêu chuẩn nguồn cấp dữ liệu, vì vậy tôi hy vọng rằng một số người ở đây có thể …

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

1

Tầm quan trọng của số lượng bộ lọc tích chập trong mạng tích chập là gì?

Số lượng bộ lọc trong một lớp chập truyền tải những gì? Làm thế nào con số này ảnh hưởng đến hiệu suất hoặc chất lượng của kiến trúc? Ý tôi là chúng ta có nên luôn chọn số lượng bộ lọc cao hơn không? những gì tốt của họ? …

16 deep-learning conv-neural-network

1

Phân loại tạm thời kết nối (CTC) là gì?

Tôi đang tìm kiếm một dự án nhận dạng ký tự quang học (OCR). Sau khi thực hiện một số nghiên cứu, tôi đã bắt gặp một kiến trúc có vẻ thú vị: CNN + RNN + CTC. Tôi quen thuộc với các mạng thần kinh phức tạp (CNN) và …

15 machine-learning deep-learning conv-neural-network rnn

2

Có những lý do toán học cho sự tích chập trong các mạng lưới thần kinh vượt quá khả năng?

Trong các mạng nơ ron tích chập (CNN), ma trận các trọng số ở mỗi bước sẽ được lật các hàng và cột để lấy ma trận hạt nhân, trước khi tiến hành tích chập. Điều này được giải thích trên một loạt các video của Hugo Larochelle tại đây …

14 machine-learning neural-networks conv-neural-network convolution

4

Bạn cần bao nhiêu dữ liệu cho một mạng nơ ron tích chập?

Nếu tôi có một mạng nơ ron tích chập (CNN), có khoảng 1.000.000 tham số, thì cần bao nhiêu dữ liệu đào tạo (giả sử tôi đang thực hiện giảm độ dốc ngẫu nhiên)? Có bất kỳ quy tắc của ngón tay cái? Ghi chú bổ sung: Khi tôi thực …

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

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