Pertanyaan yang diberi tag «deep-learning»

CNN dapat memiliki ratusan lapisan tersembunyi dan karena mereka sering digunakan dengan data gambar, memiliki banyak lapisan menangkap lebih banyak kompleksitas. Namun, sejauh yang saya lihat, RNN biasanya memiliki beberapa layer misalnya 2-4. Misalnya, untuk klasifikasi elektrokardiogram (EKG), saya telah melihat makalah menggunakan LSTM dengan 4 lapisan dan CNN dengan …

8 deep-learning  cnn  lstm  rnn  feature-extraction 

Saya melatih jaringan convolutional untuk mengklasifikasikan gambar komponen mekanis sebagai baik atau cacat. Meskipun akurasi pengujiannya tinggi, saya menyadari bahwa model tersebut memiliki kinerja yang buruk pada gambar yang memiliki pencahayaan yang sedikit berbeda. Fitur yang saya coba deteksi sangat halus, dan pencahayaan tampaknya membuat model tersebut memanggil banyak negatif …

8 machine-learning  classification  deep-learning  image-classification 

Dalam makalah Normalisasi Batch: Mempercepat Pelatihan Jaringan Dalam dengan Mengurangi Pergeseran Kovarian Internal (di sini ) Sebelum menjelaskan proses normalisasi bets, makalah ini mencoba menjelaskan masalah yang terkait dengan (saya tidak mendapatkan apa masalah yang sebenarnya dibahas di sini) . kutipan dari bagian 2, para 2: Kami dapat mempertimbangkan pemutihan …

8 neural-network  deep-learning  batch-normalization 

Saya mencari penjelasan yang bagus tentang bagaimana konvolusi dalam pembelajaran mendalam bekerja ketika diterapkan pada gambar multi-channel. Sebagai contoh, katakanlah saya memiliki gambar 100 x 100 piksel dengan tiga saluran, RGB. Input tensor kemudian memiliki dimensi 100 x 100 x 3. Jika saya menerapkan konvolusi dengan N filter dan satu …

8 deep-learning  convnet 

Saya ingin mengekstrak parameter dari gambar menggunakan jaringan saraf. Contoh: Diberi gambar dinding bata, NN harus mengekstraksi lebar dan tinggi bata, warna dan kekasarannya. Saya dapat menghasilkan gambar untuk parameter yang diberikan untuk melatih NN dan ingin menggunakannya untuk mengekstrak parameter dari gambar yang sebenarnya. Saya telah melihat CNN. Bisakah …

8 neural-network  deep-learning  computer-vision 

Saya membaca tentang teknik komputasi reservoir seperti Echo State Networks dan Liquid State Machines . Kedua metode melibatkan input makan ke populasi neuron spiking yang terhubung secara acak (atau tidak), dan algoritma pembacaan yang relatif sederhana yang menghasilkan output (misalnya regresi linier). Bobot populasi neuron dapat diperbaiki, atau dilatih melalui …

8 machine-learning  classification  neural-network  deep-learning  svm 

Katakanlah ada dua mobil dalam sebuah gambar. Bagaimana cara mendeteksi mobil-mobil ini, mengingat dapat mendeteksi mobil tunggal dalam gambar?

8 deep-learning  convnet  object-recognition 

Seberapa luas Theano digunakan dalam penelitian pembelajaran mendalam? Apakah Theano awal yang baik untuk mempelajari implementasi algoritma pembelajaran mesin? Akankah belajar implementasi sesuatu seperti jaringan umpan maju sangat membantu? Apakah mahasiswa pascasarjana menerapkan jaringan saraf atau algoritma lain setidaknya sekali selama masa kuliah mereka? Latar Belakang: Saya punya ide yang …

8 machine-learning  python  deep-learning  library 

Saya baru saja mulai belajar Neural Networks untuk pembelajaran mendalam dari cs231. Saya mencoba menerapkan Neural Network di Python. Saya melihat menggunakan Tensorflow atau scikit-belajar. Apa saja pro dan kontra dari perpustakaan ini untuk aplikasi ini?

7 neural-network  deep-learning  tensorflow 

Katakanlah saya melatih jaringan encoder-decoder pada dataset kucing menggunakan kesalahan rekonstruksi sebagai fungsi kerugian. Jaringan sepenuhnya terlatih dan dekoder dapat merekonstruksi gambar kucing yang baik . Sekarang bagaimana jika saya menggunakan jaringan yang sama dan memasukkan gambar anjing . Apakah jaringan dapat merekonstruksi gambar anjing atau tidak?

7 neural-network  deep-learning  autoencoder 

Saya ingin menggunakan dataset kecil untuk membuat model CNN. Jadi, saya menggunakan augmentasi data untuk meningkatkan dataset kereta. Haruskah saya menggunakan semua teknik augmentasi (argumen) yang tercantum di sini ? Saya perhatikan bahwa menambahkan banyak argumen mengurangi keakuratan model dan membuat pelatihan lebih sulit daripada set pengujian. Apa praktik terbaik …

7 deep-learning  keras  tensorflow  convnet