deep-network पर टैग किए गए जवाब

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?

63 convolutional-neural-networks  image-recognition  deep-network  computer-vision 

मैं AI के लिए नया हूं और मैं सरल शब्दों में जानना चाहूंगा कि फजी लॉजिक कॉन्सेप्ट क्या है? यह कैसे मदद करता है, और इसका उपयोग कब किया जाता है?

37 deep-network  terminology  fuzzy-logic 

जब आप अपना एल्गोरिथ्म लिख रहे हों, तो आपको कैसे पता चलेगा कि आपको प्रति एक परत कितने न्यूरॉन्स की आवश्यकता है? क्या उनमें से इष्टतम संख्या खोजने के लिए कोई विधि है, या यह एक नियम है?

28 deep-network  search  neurons 

एक तंत्रिका नेटवर्क कैसे "गहरा" विशेषण है जो वास्तव में अन्य समान नेटवर्क से अलग है?

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

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 …

21 deep-network  neural-networks  image-recognition  convolutional-neural-networks 

यह प्रश्न डीप रेजिडेंशियल नेटवर्क्स ( रेसनेट्स ) की वास्तुकला के बारे में है । वह मॉडल जिसने सभी पाँच मुख्य ट्रैक्स में "लार्ज स्केल विजुअल रिकॉग्निशन चैलेंज 2015" (ILSVRC2015) में 1-स्थान जीता है : इमेजनेट वर्गीकरण: "अल्ट्रा-डीप" (उद्धरण यान) 152-परत जाल इमेजनेट डिटेक्शन: 2% से बेहतर 16% ImageNet स्थानीयकरण: …

12 neural-networks  machine-learning  deep-network  deep-learning  pattern-recognition 

डीप लर्निंग (डीएल) और डीप (एर) नेटवर्क से जुड़ी हर चीज "सफल" लगती है, कम से कम बहुत तेजी से प्रगति कर रही है, और विश्वास है कि एजीआई पहुंच रही है। यह लोकप्रिय कल्पना है। एजीआई के निर्माण सहित कई समस्याओं से निपटने के लिए डीएल एक जबरदस्त उपकरण …

11 deep-learning  deep-network  agi 

मैंने पढ़ा है कि अधिकांश समस्याओं को 1-2 छिपी हुई परतों के साथ हल किया जा सकता है। आप कैसे जानते हैं कि आपको 2 से अधिक की आवश्यकता है? किस तरह की समस्याओं के लिए आपको उनकी आवश्यकता होगी (मुझे एक उदाहरण दें)?

11 deep-network  hidden-layers 

"ड्रॉपआउट" पद्धति किस उद्देश्य से काम करती है और यह तंत्रिका नेटवर्क के समग्र प्रदर्शन को कैसे बेहतर बनाती है?

10 deep-network  overfitting  performance 

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 …

9 neural-networks  deep-network  image-recognition  convolutional-neural-networks  signal-processing