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

Tôi đang tìm hiểu về học tập sâu (cụ thể là CNN) và cách nó thường đòi hỏi rất nhiều dữ liệu để ngăn chặn quá mức. Tuy nhiên, tôi cũng đã được thông báo rằng mô hình có công suất càng cao / càng nhiều tham số thì càng …

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

Tôi hiểu cách tích chập hoạt động nhưng tôi không hiểu cách áp dụng các kết hợp 1D cho dữ liệu 2D. Trong ví dụ này, bạn có thể thấy tích chập 2D trong dữ liệu 2D. Nhưng nó sẽ như thế nào nếu là tích chập 1D? Chỉ là …

9 conv-neural-network 

Tôi đang cố gắng để hiểu các lĩnh vực tiếp nhận của CNN tốt hơn. Để làm điều đó tôi muốn tính toán trường tiếp nhận của từng nơron trong LeNet. Đối với MLP bình thường, việc này khá dễ dàng (xem http://deeplearning.net/tutorial/lenet.html#spude-connectivity ), nhưng việc tính toán trường tiếp …

9 deep-learning  conv-neural-network 

Trong CNN, chúng tôi sẽ tìm hiểu các bộ lọc để tạo bản đồ tính năng trong lớp chập. Trong Autoencoder, đơn vị ẩn duy nhất của mỗi lớp có thể được coi là bộ lọc. Sự khác biệt giữa các bộ lọc đã học trong hai mạng này là …

9 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  autoencoders 

Tôi đang sử dụng mô hình Mạng thần kinh chuyển đổi được đào tạo trước của TensorFlow. https://github.com/tensorflow/models/blob/master/slim/nets/resnet_v2.py#L130 Tôi tìm thấy câu sau: Tuy nhiên, đối với các nhiệm vụ dự đoán dày đặc, chúng tôi khuyên người ta nên sử dụng các đầu vào có kích thước không gian …

9 neural-networks  conv-neural-network 

Sự khác biệt giữa các lớp đối lưu và các lớp FC là gì? Tại sao tôi không thể sử dụng các lớp đối lưu thay vì các lớp FC ?

9 neural-networks  conv-neural-network  convolution 

Tôi hiểu rằng bỏ học được sử dụng để giảm sự phù hợp trong mạng. Đây là một kỹ thuật khái quát. Trong mạng lưới thần kinh tích chập làm thế nào tôi có thể xác định quá mức? Một tình huống mà tôi có thể nghĩ đến là khi …

9 machine-learning  overfitting  conv-neural-network  dropout 

Nó khá trực quan mà hầu hết các cấu trúc / cấu trúc mạng thần kinh không thể xác định được. Nhưng một số kết quả nổi tiếng trong lĩnh vực này là gì? Có những điều kiện đơn giản cho phép / ngăn chặn nhận dạng? Ví dụ, tất …

8 neural-networks  conv-neural-network  rnn  identifiability 

Tôi muốn đào tạo một mạng lưới với các phi tuyến tính bị sự biến mất (hoặc bùng nổ vấn đề độ dốc mặc dù chủ yếu là biến mất). Tôi biết rằng cách tiêu chuẩn (hiện tại) là sử dụng chuẩn hóa hàng loạt 1 [BN] 1 hoặc đơn …

8 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  batch-normalization 

Nói chung tôi có nên kiềm chế mạng lưới thần kinh của mình với ít tế bào thần kinh hơn để nó có ít tế bào thần kinh ReLU chết hơn không? Tôi đã đọc những ý kiến ​​trái ngược nhau về ReLUs đã chết. Một số nguồn tin cho …

8 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

Tôi đã tạo một mạng nơ ron tích chập và tôi muốn kiểm tra xem độ dốc của tôi đang được tính toán chính xác bằng cách sử dụng kiểm tra độ dốc số. Câu hỏi là, gần đến mức nào? Hàm kiểm tra của tôi chỉ tạo ra đạo …

8 neural-networks  conv-neural-network  gradient 

Trong bài báo về mạng nơ ron tích chập hoàn toàn , các tác giả đề cập đến cả vá đào tạo khôn ngoan và đào tạo chập hoàn toàn. Sự hiểu biết của tôi cho việc xây dựng tập huấn luyện như sau: Đưa ra một M*Mhình ảnh, trích …

8 machine-learning  deep-learning  data-mining  conv-neural-network  computer-vision 

Tôi muốn tìm hiểu kiến ​​trúc mạng thần kinh nào hiện là trạng thái của nghệ thuật (đôi khi viết tắt là "SOTA") đối với các tác vụ phân loại hình ảnh tiêu chuẩn như MNIST, STLN-10 và CIFAR. Đây là một thách thức vì kết quả mới được công …

7 neural-networks  references  conv-neural-network 

Tôi đã đọc một đống bài báo về mạng chập và học tăng cường. Tôi nhớ đã nhìn thấy một tờ giấy quan trọng với hình dạng không phải hình chữ nhật của lớp chập (hình màu xanh lục trong bản vẽ ngớ ngẩn này). Nhưng bây giờ tôi không …

7 references  conv-neural-network  reinforcement-learning 

Mạng lưới thần kinh được gọi là " U-Net " (Ronneberger, Fischer và Brox 2015) là một kỹ thuật nổi bật trong cuộc thi Phân đoạn siêu âm thần kinh gần đây của Kaggle , trong đó điểm số cao được trao cho các thuật toán tạo mặt nạ pixel …

7 neural-networks  deep-learning  biostatistics  conv-neural-network  image-processing