Câu hỏi được gắn thẻ «deep-learning»

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 

Chúng ta có thể cung cấp hình ảnh với kích thước thay đổi làm đầu vào cho mạng thần kinh tích chập để phát hiện đối tượng không? Nếu có thể, làm thế nào chúng ta có thể làm điều đó? Nhưng nếu chúng ta cố gắng cắt hình ảnh, …

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

Bối cảnh: Rất nhiều nghiên cứu hiện đại trong 4 năm qua (bài alexnet ) dường như đã tránh xa việc sử dụng sơ bộ tổng quát cho các mạng lưới thần kinh để đạt được kết quả phân loại hiện đại. Ví dụ: các kết quả hàng đầu cho …

16 references  deep-learning  rbm  generative-models 

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 

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 

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 

Tôi đang xem xét sử dụng phiên bản LSTM ( bộ nhớ ngắn hạn ) của mạng thần kinh tái phát (RNN) để mô hình hóa dữ liệu thời gian. Khi độ dài chuỗi của dữ liệu tăng, độ phức tạp của mạng tăng lên. Do đó, tôi tò mò …

15 neural-networks  deep-learning  lstm 

Khi chúng ta đi sâu vào tài liệu của Mạng nơ-ron , chúng ta có thể xác định các phương pháp khác với các cấu trúc liên kết thần kinh (kiến trúc giống như "Mạng nơ-ron"). Và tôi không nói về Định lý xấp xỉ phổ quát . Ví dụ …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

Tôi chưa tìm thấy câu trả lời thỏa đáng cho vấn đề này từ google . Tất nhiên nếu dữ liệu tôi có là hàng triệu thì học sâu là cách. Và tôi đã đọc rằng khi tôi không có dữ liệu lớn thì có lẽ tốt hơn là sử …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Tôi đang cố gắng học cách sử dụng Mạng thần kinh. Tôi đã đọc hướng dẫn này . Sau khi lắp Mạng thần kinh trên Chuỗi thời gian bằng cách sử dụng giá trị tại để dự đoán giá trị tại t + 1 , tác giả có được biểu …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

Tại thời điểm nào chúng ta bắt đầu phân loại các mạng thần kinh đa lớp thành các mạng thần kinh sâu hoặc đặt nó theo một cách khác 'Số lớp tối thiểu trong một mạng lưới thần kinh sâu là gì?'

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology 

Tôi đã đọc rất nhiều về các mạng thần kinh liên hợp và đang tự hỏi làm thế nào chúng tránh được vấn đề độ dốc biến mất. Tôi biết các mạng niềm tin sâu xếp chồng các bộ mã hóa tự động cấp đơn hoặc các mạng nông được …

15 machine-learning  optimization  deep-learning  gradient-descent 

http://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html Trang 116 giải thích lỗi bay như bên dưới Mô hình lý tưởng là một nhà tiên tri chỉ đơn giản biết phân phối xác suất thực sự tạo ra dữ liệu. Ngay cả một mô hình như vậy vẫn sẽ phát sinh một số lỗi trên nhiều vấn …

15 machine-learning  deep-learning  terminology 

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 

Trong học máy cơ bản, chúng ta được dạy "quy tắc ngón tay cái" sau đây: a) kích thước của dữ liệu của bạn phải lớn hơn ít nhất 10 lần kích thước của kích thước VC của bộ giả thuyết của bạn. b) một mạng lưới thần kinh có …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension