conv-neural-network पर टैग किए गए जवाब

हाल ही में मैं गहरी शिक्षा के बारे में पढ़ रहा हूं और मैं शर्तों (या कहूँ प्रौद्योगिकियों) के बारे में उलझन में हूं। दोनों के बीच क्या अंतर है संवेदी तंत्रिका नेटवर्क (CNN), प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मन मशीनें (आरबीएम) और ऑटो एनकोडर?

123 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders  rbm 

मैं वर्तमान में Udacity डीप लर्निंग ट्यूटोरियल कर रहा हूं। पाठ 3 में, वे 1x1 दृढ़ संकल्प के बारे में बात करते हैं। Google इंसेप्शन मॉड्यूल में 1x1 कनवल्शन का उपयोग किया जाता है। मुझे यह समझने में परेशानी हो रही है कि 1x1 का दोषी क्या है। मैंने भी …

106 neural-networks  deep-learning  convolution  conv-neural-network 

हाल के वर्षों में, convolutional तंत्रिका नेटवर्क (या सामान्य रूप में शायद गहरी तंत्रिका नेटवर्क) राज्य के अत्याधुनिक नेटवर्क 7 परतों (से जाने के साथ, गहरे और गहरे हो गए हैं AlexNet 1000 परतों (करने के लिए) अवशिष्ट जाल) 4 की अंतरिक्ष में वर्षों। एक गहरे नेटवर्क से प्रदर्शन को …

73 machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

क्या कोई समझा सकता है कि वैश्विक अधिकतम पूलिंग परत क्या है और क्यों और कब हम इसका उपयोग तंत्रिका नेटवर्क के प्रशिक्षण के लिए करते हैं। क्या उन्हें साधारण अधिकतम पूलिंग परत पर कोई फायदा है?

55 neural-networks  conv-neural-network  pooling 

हाल के वर्षों में, कंप्यूटर दृष्टि में वस्तु मान्यता के लिए संवादी तंत्रिका नेटवर्क (CNNs) अत्याधुनिक हो गए हैं। आमतौर पर, एक सीएनएन में कई दृढ़ परतें होती हैं, इसके बाद दो पूरी तरह से जुड़ी हुई परतें होती हैं। इसके पीछे एक अंतर्ज्ञान यह है कि दृढ़ परतें इनपुट …

46 machine-learning  neural-networks  svm  deep-learning  conv-neural-network 

मैं कंफर्टेबल न्यूरल नेटवर्क के कन्वेंशन पार्ट को समझने की कोशिश कर रहा हूं। निम्नलिखित आकृति को देखते हुए: मुझे पहली कनवल्शन लेयर को समझने में कोई समस्या नहीं है जहाँ हमारे पास 4 अलग-अलग कर्नेल हैं (आकार ), जो हम 4 इमेज मैप प्राप्त करने के लिए इनपुट इमेज …

44 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

मैंने पाया है कि Imagenet और अन्य बड़े CNN स्थानीय प्रतिक्रिया सामान्यीकरण परतों का उपयोग करते हैं। हालाँकि, मुझे उनके बारे में अधिक जानकारी नहीं मिल सकती है। वे कितने महत्वपूर्ण हैं और उनका उपयोग कब किया जाना चाहिए? से http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html#data-layers : "स्थानीय प्रतिक्रिया सामान्यीकरण परत स्थानीय इनपुट क्षेत्रों पर …

41 deep-learning  convolution  conv-neural-network 

सजातीय तंत्रिका नेटवर्क के संदर्भ में "कर्नेल" और "फ़िल्टर" के बीच अंतर क्या है?

37 neural-networks  terminology  deep-learning  conv-neural-network 

मेरे पास कंप्यूटर विज़न बैकग्राउंड नहीं है, फिर भी जब मैंने कुछ इमेज प्रोसेसिंग और कन्वेन्शनल न्यूरल नेटवर्क से संबंधित आर्टिकल और पेपर पढ़े, तो मुझे लगातार टर्म translation invariance, या translation invariant। या मैं एक बहुत पढ़ा है कि दृढ़ संकल्प ऑपरेशन प्रदान करता है translation invariance!! इसका क्या …

36 machine-learning  conv-neural-network  convolution  computer-vision 

मैं एक कन्वेन्शियल न्यूरल नेटवर्क (CNN) बना रहा हूँ, जहाँ मेरे पास एक संकरी परत है, जिसके बाद एक पूलिंग लेयर है और मैं ओवरफिटिंग को कम करने के लिए ड्रॉपआउट लगाना चाहता हूँ। मेरी यह भावना है कि ड्रॉपआउट परत को पूलिंग परत के बाद लागू किया जाना चाहिए, …

35 deep-learning  conv-neural-network  dropout 

क्या किसी ने पहले से गहन गहन तंत्रिका नेटवर्क में प्रशिक्षण पर कोई साहित्य देखा है? मैंने केवल ऑटोएन्कोडर या प्रतिबंधित बोल्ट्ज़मैन मशीनों में बिना पूर्व-प्रशिक्षित प्रशिक्षण देखा है।

33 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  autoencoders 

परिचय पृष्ठभूमि एक दृढ़ तंत्रिका नेटवर्क के भीतर, हमारे पास आमतौर पर एक सामान्य संरचना / प्रवाह होता है जो इस तरह दिखता है: इनपुट छवि (अर्थात एक 2D वेक्टर x) (1 संकेंद्रित परत (Conv1) यहां से शुरू होती है ...) w12 डी छवि (यानी z1 = w1*x + b1डॉट …

32 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

मैं एक प्रतिगमन समस्या पर काम कर रहा हूं जहां इनपुट एक छवि है, और लेबल 80 और 350 के बीच एक निरंतर मूल्य है। प्रतिक्रिया के बाद चित्र कुछ रसायनों के होते हैं। जो रंग निकलता है, वह किसी अन्य रसायन की एकाग्रता को इंगित करता है जिसे छोड़ …

32 regression  machine-learning  neural-networks  conv-neural-network  tensorflow 

मैं डीप कॉन्ट्रोवर्शियल न्यूरल नेटवर्क्स के साथ पेपर इमेजनेट क्लासिफिकेशन को पढ़ रहा था और सेक्शन 3 में वे अपने कन्वर्सेशनल न्यूरल नेटवर्क के आर्किटेक्चर के बारे में बता रहे थे, वे बताते हैं कि वे कैसे उपयोग करना पसंद करते हैं: गैर-संतृप्त नॉनलाइनरिटी f(x)=max(0,x).f(x)=max(0,x).f(x) = max(0, x). क्योंकि यह …

30 machine-learning  neural-networks  terminology  conv-neural-network 

मुझे यह कारण स्पष्ट नहीं है कि हम CNN के लिए छवि को सामान्य करते हैं (छवि - mean_image)? धन्यवाद!

29 deep-learning  conv-neural-network  image-processing