Câu hỏi được gắn thẻ «deep-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 

Tôi có một nắm bắt tốt về mạng lưới thần kinh, lan truyền ngược và quy tắc chuỗi tuy nhiên tôi đang đấu tranh để hiểu sự khác biệt tự động. Dưới đây đề cập đến sự khác biệt tự động bên ngoài bối cảnh lan truyền trở lại: Làm …

7 machine-learning  neural-networks  deep-learning  tensorflow  automatic-differentiation 

Tôi đã đọc bài viết chuẩn hóa hàng loạt (BN) (1) và nó nói: Đối với điều này, khi mạng đã được đào tạo, chúng tôi sử dụng chuẩn hóa bằng cách sử dụng dân số , thay vì mini -batch, thống kê.x^=x−E[x]Var[x]+ϵ−−−−−−−−√x^=x−E[x]Var[x]+ϵ\hat{x} = \frac{x - E[x]}{ \sqrt{Var[x] + \epsilon}} …

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

Tôi mới học sâu. Tôi đang cố gắng để hiểu một số khái niệm. Tôi biết "trung bình" là giá trị trung bình và "phương sai" là sai lệch so với trung bình. Tôi đã đọc một số tài liệu nghiên cứu, tất cả đều nói rằng chúng tôi xử …

7 classification  variance  mean  deep-learning  image-processing 

Với tình trạng hiện đại của các công nghệ và công cụ học máy hiện đại (ví dụ: TensorFlow, Theano, v.v.), có vẻ như ngưỡng nhập cảnh gần đây đã giảm xuống và đủ để có thể lập trình, nói, Python, để xây dựng những điều thú vị. Một nguồn …

7 machine-learning  neural-networks  deep-learning 

Tôi đang cố gắng đào tạo một mô hình lớn (mạng sâu sử dụng caffe) bằng cách sử dụng gốc dốc ngẫu nhiên (SGD). Vấn đề là tôi bị hạn chế bởi dung lượng bộ nhớ GPU của mình và do đó không thể xử lý các lô nhỏ lớn …

7 machine-learning  neural-networks  deep-learning  gradient-descent  sgd 

Giả sử rằng tôi có một mạng lưới học tập sâu được đào tạo có thể phát hiện 10 lớp đối tượng (đường, bầu trời, cây, v.v.) trong hình ảnh. Nó lấy hình ảnh RGB và đưa ra bản đồ xác suất kích thước (img_col, img_row, n_class)và phân đoạn cuối …

7 machine-learning  deep-learning  image-processing 

Giả sử người học thành thạo với các mạng lưới thần kinh nhân tạo, và có một số nền tảng trong học tập củng cố. Một số tài nguyên tốt (sách / video / giấy tờ / GitHub repo / v.v.) để bắt đầu với việc học tập củng cố …

7 neural-networks  references  deep-learning  reinforcement-learning 

Tôi đang cố gắng thực hiện Chuyển đổi kiểu ảnh bằng giấy bằng cách sử dụng mạng nơ ron kết hợp . Trong phần 2 - Biểu diễn hình ảnh sâu, các tác giả đề cập đến kỹ thuật chuẩn hóa trọng lượng sau đây: Chúng tôi đã bình thường …

6 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  normalization 

Khi đọc về việc chuyển đổi lớp được kết nối đầy đủ thành lớp chập, được đăng trong http://cs231n.github.io/convolutional-networks/#convert . Tôi chỉ cảm thấy bối rối về hai ý kiến ​​sau đây: Hóa ra việc chuyển đổi này cho phép chúng tôi "trượt" ConvNet ban đầu rất hiệu quả trên …

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