По вопросам о сверточных нейронных сетях, также известных как CNN или ConvNet.
Знают ли ученые или эксперты-исследователи из кухни, что происходит внутри сложной «глубокой» нейронной сети, когда по крайней мере миллионы соединений разрываются в одно мгновение? Понимают ли они процесс, стоящий за этим (например, что происходит внутри и как именно это работает), или это предмет...
Следующая страница / исследование демонстрирует, что глубокие нейронные сети легко одурачить, предоставляя высоконадежные прогнозы для неузнаваемых изображений, например Как это возможно? Можете ли вы объяснить в идеале на простом английском...
Насколько я могу судить, нейронные сети имеют фиксированное количество нейронов во входном слое. Если нейронные сети используются в контексте, подобном NLP, предложения или блоки текста разных размеров подаются в сеть. Как варьируется размер входного сигнала с фиксированным размером входного слоя...
Насколько я понимаю, сверточный слой сверточной нейронной сети имеет четыре измерения: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters. Кроме того, я понимаю, что каждый новый фильтр просто замыкается на ВСЕ входные каналы (или карты возможностей / активации из предыдущего слоя)....
Можно ли использовать сверточную нейронную сеть для распознавания образов в проблемной области, где нет уже существующих изображений, например, путем графического представления абстрактных данных? Это всегда будет менее эффективным? Этот разработчик говорит, что текущая разработка может пойти...
Я видел, как эти термины часто встречаются вокруг этого сайта, в частности, в тегах сверточные нейронные сети и нейронные сети . Я знаю, что нейронная сеть - это система, основанная на человеческом мозге. Но в чем разница между сверточной нейронной сетью и обычной нейронной сетью? Один из них...
Предположим, для CNN требуется 10K изображений размером 2400 x 2400. По моему мнению, будут полезны обычные компьютеры, которые используют люди. Теперь вопрос заключается в том, как обрабатывать изображения такого большого размера, когда нет привилегий понижающей дискретизации. Вот системные...
Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 24 дня назад . Геометрия и ИИ Матрицы, кубы, слои, стеки и...
Я сталкиваюсь с проблемой наличия изображений разных размеров в качестве входных данных в задаче сегментации. Обратите внимание, что изображения даже не имеют одинаковое соотношение сторон. Один общий подход, который я нашел в целом при глубоком обучении, - это обрезка изображений, как это также...
В Convolutional Neural Network какой слой потребляет максимальное время на тренировке? Сверточные слои или Полностью связанные слои? Мы можем взять архитектуру AlexNet, чтобы понять это. Я хочу видеть временную остановку тренировочного процесса. Мне нужно сравнение относительного времени, чтобы мы...
В посте блога Создание мощных моделей классификации изображений с использованием очень небольшого количества данных упоминаются узкие места. Каковы особенности узкого места? Они меняются в зависимости от используемой архитектуры? Являются ли они окончательным выходом сверточных слоев перед...
Я пытаюсь разработать нейронную сеть, которая может идентифицировать конструктивные особенности в моделях САПР (то есть слоты, боссы, дыры, карманы, ступени). Входными данными, которые я собираюсь использовать для сети, является матрица тревожных сигналов (где n - количество граней в модели CAD)....
В CNN восприимчивое поле - это часть изображения, используемая для вычисления выходных данных фильтра. Но выход одного фильтра (который также называется «картой объектов») является входом следующего фильтра. В чем разница между рецептивным полем и картой...
Существуют ли возможные модели, которые могут заменить нейронные сети в ближайшем будущем? И нужно ли это вообще? Что самое плохое в использовании нейронных сетей с точки зрения...
Я пытаюсь обнаружить логотип телевизионного канала внутри видеофайла, поэтому просто с помощью входного .mp4видео определите, присутствует ли этот логотип в определенном кадре, скажем, в первом кадре, или нет. У нас есть этот логотип заранее (хотя это может быть не тот же самый размер 100%), и...
Какие преимущества мы можем получить, применив графическую сверточную нейронную сеть вместо обычной CNN? Я имею в виду, если мы сможем решить проблему с помощью CNN, по какой причине мы должны преобразовать ее в графическую сверточную нейронную сеть для ее решения? Существуют ли какие-либо примеры,...
Я читал, что глубокие нейронные сети могут быть относительно легко обмануты ( ссылка ), чтобы дать высокую степень уверенности в распознавании синтетических / искусственных изображений, которые полностью (или, по крайней мере, в основном) находятся вне предмета доверия. Лично я не вижу большой...
Коротко о глубоком обучении (для справки) : Глубокое обучение - это раздел машинного обучения, основанный на наборе алгоритмов, которые пытаются моделировать абстракции высокого уровня в данных с использованием глубокого графа с несколькими уровнями обработки, состоящими из нескольких линейных и...
Мне было интересно, можно ли использовать / обучать алгоритмы машинного обучения (CNN?), Чтобы различать небольшие различия в деталях между изображениями (например, небольшие различия в оттенках красного или других цветов или наличие небольших объектов между очень похожими изображениями? )? А затем...