convolutional-neural-networks पर टैग किए गए जवाब

क्या वैज्ञानिकों या अनुसंधान विशेषज्ञों को रसोई से पता है कि कम से कम लाखों कनेक्शनों के साथ जटिल "गहन" तंत्रिका नेटवर्क के अंदर क्या हो रहा है? क्या वे इसके पीछे की प्रक्रिया को समझते हैं (जैसे कि अंदर क्या हो रहा है और यह वास्तव में कैसे काम …

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निम्न पृष्ठ / अध्ययन से पता चलता है कि गहरे तंत्रिका नेटवर्क को आसानी से पहचानने योग्य छवियों के लिए उच्च आत्मविश्वास भविष्यवाणियां करके मूर्ख बनाया जाता है, जैसे। यह कैसे संभव है? क्या आप कृपया सादे अंग्रेजी में आदर्श रूप से समझा सकते हैं?

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जहां तक ​​मैं बता सकता हूं, तंत्रिका नेटवर्क में इनपुट परत में एक निश्चित संख्या में न्यूरॉन्स होते हैं । यदि एनएलपी जैसे संदर्भ में तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जाता है, तो अलग-अलग आकारों के पाठ के वाक्य या ब्लॉक एक नेटवर्क को खिलाए जाते हैं। नेटवर्क के इनपुट …

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मेरी समझ यह है कि एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क की दृढ़ परत के चार आयाम होते हैं: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters। इसके अलावा, यह मेरी समझ है कि प्रत्येक नया फ़िल्टर बस सभी इनपुट_चैनल्स (या पिछली परत से विशेषता / सक्रियण नक्शे) पर दृढ़ हो जाता है। फिर भी, CS231 …

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क्या एक समस्याग्रस्त डोमेन में पैटर्न मान्यता के लिए एक संवादात्मक तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग किया जा सकता है, जहां पहले से मौजूद चित्र नहीं हैं, सार डेटा को रेखांकन द्वारा दर्शाते हैं? क्या यह हमेशा कम कुशल होगा? इस डेवलपर का कहना है कि वर्तमान विकास और आगे बढ़ …

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मैंने इन शर्तों को इस साइट के चारों ओर बहुत कुछ देखा है, विशेष रूप से टैग - इन -कंफ्यूज़नल-न्यूरल-नेटवर्क और न्यूरल-नेटवर्क । मुझे पता है कि एक तंत्रिका नेटवर्क मानव मस्तिष्क पर शिथिल आधारित प्रणाली है। लेकिन एक कन्वेंशनल न्यूरल नेटवर्क और एक रेगुलर न्यूरल नेटवर्क में क्या अंतर …

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मान लीजिए कि CNN में उपयोग करने के लिए 24K x 2400 आकार की 10K छवियों की आवश्यकता है। मेरे विचार से पारंपरिक कंप्यूटर जो लोग उपयोग करते हैं, वे उपयोग के होंगे। अब सवाल यह है कि ऐसे बड़े इमेज साइज को कैसे हैंडल किया जाए जहां डाउनस्मैपलिंग के …

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बंद हो गया । इस प्रश्न पर अधिक ध्यान देने की आवश्यकता है । यह वर्तमान में उत्तर स्वीकार नहीं कर रहा है। इस प्रश्न को सुधारना चाहते हैं? प्रश्न को अपडेट करें ताकि यह इस पोस्ट को संपादित करके केवल एक समस्या पर केंद्रित हो । पिछले महीने बंद …

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ब्लॉग पोस्ट में बहुत कम डेटा का उपयोग करके शक्तिशाली छवि वर्गीकरण मॉडल का निर्माण करना , अड़चन सुविधाओं का उल्लेख है। अड़चन की विशेषताएं क्या हैं? क्या वे उपयोग की जाने वाली वास्तुकला के साथ बदलते हैं? क्या वे पूरी तरह से जुड़ी हुई परत से पहले संकेंद्रित परतों …

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संवादी तंत्रिका नेटवर्क में, कौन सी परत प्रशिक्षण में अधिकतम समय लेती है? बातचीत परतें या पूरी तरह से कनेक्टेड परतें? इसे समझने के लिए हम एलेक्सनेट आर्किटेक्चर ले सकते हैं। मैं प्रशिक्षण प्रक्रिया के समय को देखना चाहता हूं। मैं एक सापेक्ष समय की तुलना करना चाहता हूं ताकि …

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मैं एक तंत्रिका नेटवर्क विकसित करने की कोशिश कर रहा हूं जो सीएडी मॉडल (यानी स्लॉट्स, बॉस, होल, पॉकेट, स्टेप्स) में डिजाइन सुविधाओं की पहचान कर सकता है। इनपुट डेटा जिसे मैं नेटवर्क के लिए उपयोग करने का इरादा रखता हूं, वह है चिंतित मैट्रिक्स (जहां सीएडी मॉडल में n …

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क्या ऐसे संभावित मॉडल हैं जो निकट भविष्य में तंत्रिका नेटवर्क को बदलने की क्षमता रखते हैं? और क्या हमें इसकी आवश्यकता भी है? दक्षता के मामले में तंत्रिका नेटवर्क का उपयोग करने के बारे में सबसे बुरी बात क्या है?

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मैं एक वीडियो फ़ाइल के अंदर एक टीवी चैनल लोगो का पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं, इसलिए बस एक इनपुट .mp4वीडियो दिया गया है , यह पता लगाएं कि क्या यह एक विशिष्ट फ्रेम में मौजूद लोगो है, पहले फ्रेम कहें या नहीं। हमारे पास पहले से ही …

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मैंने पढ़ा है कि गहन तंत्रिका नेटवर्क सिंथेटिक / कृत्रिम छवियों की मान्यता में उच्च विश्वास देने के लिए अपेक्षाकृत आसानी से मूर्ख ( लिंक ) हो सकते हैं जो आत्मविश्वास विषय से पूरी तरह से (या कम से कम अधिकतर) हैं। व्यक्तिगत रूप से, मैं वास्तव में उन सिंथेटिक …

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