convolution पर टैग किए गए जवाब

मैंने हाल ही में जोनाथन लॉन्ग, इवान शेल्मर, ट्रेवर डेरेल द्वारा सिमेंटिक सेग्मेंटेशन के लिए पूरी तरह से कन्वेंशनल नेटवर्क पढ़ा । मुझे समझ में नहीं आता है कि "deconvolutional परतों" क्या / कैसे वे काम करते हैं। प्रासंगिक हिस्सा है 3.3। अपसम्पलिंग पीछे की ओर दी गई सजा है …

187 neural-network  convnet  convolution 

मैं अनुवाद करने के लिए अनुवाद और अपरिवर्तनीय के बीच के अंतर को समझने में परेशानी महसूस कर रहा हूं । पुस्तक डीप लर्निंग में । एमआईटी प्रेस, 2016 (आई। गुडफेलो, ए। कोर्टविल, और वाई। बेंगियो), कोई भी व्यक्ति नेटवर्क पर पा सकता है: [...] पैरामीटर शेयरिंग का विशेष रूप …

38 neural-network  deep-learning  convolution 

मैं इस पेपर को समझने की कोशिश कर रहा हूं और इस बात को लेकर अनिश्चित हूं कि द्वि-रैखिक उतार-चढ़ाव क्या है। क्या कोई इसे उच्च स्तर पर समझा सकता है? https://arxiv.org/abs/1606.00915

13 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

यदि हमारे पास सीएनएन (कन्वेंशन) का उपयोग करके प्रकाशित 90-99% कागज़ात हैं। उनमें से अधिकांश बहुमत विषम संख्याओं के फ़िल्टर आकार का उपयोग करते हैं : {1, 3, 5, 7} सबसे अधिक उपयोग के लिए। यह स्थिति कुछ समस्या पैदा कर सकती है: इन फ़िल्टर आकारों के साथ, आमतौर पर …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

मुझे 2D या 3D कार्यान्वयन के मामले में इमेज प्रोसेसिंग के लिए डीप लर्निंग में भूमिका की परतों की एक अच्छी समझ है - वे "बस" छवियों में 3 डी पैटर्न (3 डी के मामले में चैनलों) को पकड़ने की कोशिश करते हैं। लेकिन हाल ही में मैं नेचुरल लैंग्वेज …

13 deep-learning  nlp  convolution 

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 …

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution