convnet पर टैग किए गए जवाब

मैं एक परियोजना शुरू कर रहा हूं, जहां कार्य छवियों से स्नीकर प्रकारों की पहचान करना है। मैं वर्तमान में TensorFlow और मशाल कार्यान्वयन में पढ़ रहा हूं । मेरा सवाल है: एक उचित वर्गीकरण प्रदर्शन तक पहुंचने के लिए प्रति वर्ग कितने चित्र आवश्यक हैं?

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क्या LSTM कोशिकाओं की न्यूनतम, अधिकतम और "उचित" राशि से संबंधित अंगूठे (या वास्तविक नियम) के कोई नियम हैं जिनका मुझे उपयोग करना चाहिए? विशेष रूप से मैं कर रहा हूँ से संबंधित BasicLSTMCell TensorFlow और से num_unitsसंपत्ति। कृपया मान लें कि मेरे पास एक वर्गीकरण समस्या है जिसे परिभाषित …

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मैं एक एप्लिकेशन का प्रोटोटाइप बना रहा हूं और मुझे कुछ उत्पन्न वाक्यों के प्रति एकरूपता की गणना करने के लिए एक भाषा मॉडल की आवश्यकता है। क्या अजगर में कोई प्रशिक्षित भाषा मॉडल है जिसका मैं आसानी से उपयोग कर सकता हूं? जैसे कुछ सरल model = LanguageModel('en') p1 …

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आप कैसे हैं अनुकूलन एक पूर्व प्रशिक्षित neural network एक अलग समस्या पर लागू करने का? क्या आप पहले से प्रशिक्षित मॉडल में अधिक परतें जोड़ेंगे और अपने डेटा सेट पर इसका परीक्षण करेंगे? उदाहरण के लिए, यदि कार्य वॉलपेपर समूहों को वर्गीकृत करने के लिए सीएनएन का उपयोग करना …

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ये दो कनवल्शन ऑपरेशन अभी गहन सीखने में बहुत आम हैं। मैंने इस पत्र में पतला आक्षेपिक परत के बारे में पढ़ा: WAVENET: एक उदारवादी मॉडल RAW ऑडियो के लिए और डी-कन्वेंशन इस पेपर में है: सिमेंटिक सेगमेंटेशन के लिए पूरी तरह से कन्वेन्शनल नेटवर्क दोनों छवि को अप-सैंपल करने …

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मैं दस्तावेजों को वर्गीकृत करने के लिए सीएनएन (कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क) का उपयोग करने की कोशिश कर रहा हूं। कई पाठों में लघु पाठ / वाक्यों के लिए सीएनएन का अध्ययन किया गया है। हालांकि, ऐसा लगता है कि किसी भी कागजात ने लंबे पाठ या दस्तावेज़ के लिए सीएनएन …

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मैं यह पता लगाने की कोशिश कर रहा हूं कि CNN के लिए कितने वज़न और बायसेज़ की ज़रूरत है। मान लें कि मेरे पास एक (3, 32, 32) -image है और वह (32, 5, 5) -फिल्टर लगाना चाहता है। प्रत्येक फीचर मैप के लिए मेरे पास 5x5 वज़न है, …

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अधिकांश नेटवर्क मैंने देखा है कि अंतिम सॉफ्टमैक्स परत से पहले एक या दो घने परतें हैं। क्या घनी परतों की संख्या और आकार चुनने का कोई राजसी तरीका है? मापदंडों की समान संख्या के लिए क्या दो घने परतें एक से अधिक प्रतिनिधि हैं? ड्रॉपआउट को प्रत्येक घने परत …

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मैं सोच रहा हूं कि एक ईईजी संदर्भ में एक आवर्तक वास्तुकला की व्याख्या कैसे करें। विशेष रूप से मैं इसे एक आवर्तक CNN (LSTM जैसे आर्किटेक्चर के विपरीत) के रूप में सोच रहा हूं, लेकिन शायद यह अन्य प्रकार के आवर्तक नेटवर्क पर भी लागू होता है जब मैं …

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मैं ईईजी डेटा के विश्लेषण के साथ काम करता हूं, जिसे अंततः वर्गीकृत करने की आवश्यकता होगी। हालांकि, रिकॉर्डिंग के लिए लेबल प्राप्त करना कुछ हद तक महंगा है, जिसने मुझे अप्रकाशित दृष्टिकोणों पर विचार करने के लिए प्रेरित किया है, ताकि हमारे काफी बड़ी मात्रा में अनलिस्टेड डेटा का …

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मेरे पास एक परियोजना पर आधारित एक दिलचस्प चर्चा थी, जिस पर हम काम कर रहे थे: टेम्पलेट मिलान एल्गोरिथ्म पर सीएनएन दृश्य निरीक्षण प्रणाली का उपयोग क्यों करें? पृष्ठभूमि: मैंने एक साधारण सीएनएन विज़न सिस्टम (वेबकेम + लैपटॉप) का एक डेमो दिखाया था जिसमें पता चला था कि एक …

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मैं वर्तमान में इस पेपर के परिणामों को फिर से बनाने पर काम कर रहा हूं । कागज में वे सुविधाओं के निष्कर्षण के लिए सीएनएन का उपयोग करने के लिए एक विधि का वर्णन करते हैं, और एक ध्वनिक मॉडल है जो डीएनएन-हम्म है और आरबीएम का उपयोग करने …

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क्या कोई शोधपत्र प्रकाशित हुआ है जो तंत्रिका नेटवर्क के लिए नियमितीकरण के तरीकों के अंतर को दर्शाता है, अधिमानतः विभिन्न डोमेन (या कम से कम विभिन्न डेटासेट) पर? मैं पूछ रहा हूं क्योंकि मुझे वर्तमान में यह एहसास है कि ज्यादातर लोग कंप्यूटर विज़न में नियमितीकरण के लिए केवल …

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मैं keras में एक मॉडल को प्रशिक्षित करने की कोशिश कर रहा हूँ और मैं एक निगरानी मान्यता सत्यापन मीट्रिक (मेरे मामले में जैकार्ड इंडेक्स ) के अनुसार सर्वश्रेष्ठ मॉडल को बचाने के लिए ModelCheckpoint का उपयोग कर रहा हूँ । जब मैं मॉडल को टेंसरबोर्ड में सुधार देख सकता …

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