Pertanyaan yang diberi tag «deep-learning»

Saya punya beberapa pertanyaan yang membingungkan saya mengenai CNN. 1) Fitur yang diekstraksi menggunakan CNN adalah skala dan rotasi invarian? 2) Kernel yang kita gunakan untuk berbelit-belit dengan data kita sudah didefinisikan dalam literatur? kernel apa ini? apakah berbeda untuk setiap aplikasi?

17 neural-networks  deep-learning  conv-neural-network 

Bisakah kita memberikan gambar dengan ukuran variabel sebagai input ke jaringan saraf convolutional untuk deteksi objek? Jika memungkinkan, bagaimana kita bisa melakukan itu? Tetapi jika kita mencoba memotong gambar, kita akan kehilangan sebagian dari gambar dan jika kita mencoba untuk mengubah ukuran, maka, kejelasan gambar akan hilang. Apakah ini berarti …

17 deep-learning  tensorflow  keras  computer-vision  object-detection 

Latar belakang: Banyak penelitian modern dalam ~ 4 tahun terakhir (post alexnet ) tampaknya telah beralih dari menggunakan pretraining generatif untuk jaringan saraf untuk mencapai hasil klasifikasi seni yang mutakhir. Sebagai contoh, hasil teratas untuk mnist di sini hanya mencakup 2 makalah dari 50 teratas tampaknya menggunakan model generatif, yang …

16 references  deep-learning  rbm  generative-models 

Ketika mempelajari jaringan saraf convolutional, saya memiliki pertanyaan mengenai gambar berikut. 1) C1 pada layer 1 memiliki 6 peta fitur, apakah itu berarti ada enam kernel konvolusional? Setiap kernel konvolusional digunakan untuk menghasilkan peta fitur berdasarkan input. 2) S1 di lapisan 2 memiliki 6 peta fitur, C2 memiliki 16 peta …

16 machine-learning  neural-networks  deep-learning  pattern-recognition  conv-neural-network 

Saya mempelajari jaringan saraf convolutional (CNNs) karena aplikasi mereka dalam visi komputer. Saya sudah terbiasa dengan jaringan saraf feed-foward standar, jadi saya berharap beberapa orang di sini dapat membantu saya mengambil langkah ekstra dalam memahami CNN. Inilah yang saya pikirkan tentang CNN: Dalam NN feed-foward tradisional, kami memiliki data pelatihan …

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

Berapakah jumlah filter dalam lapisan konvolusi? Bagaimana angka ini mempengaruhi kinerja atau kualitas arsitektur? Maksud saya, haruskah kita selalu memilih jumlah filter yang lebih tinggi? apa yang baik dari mereka? dan Bagaimana orang menetapkan jumlah filter yang berbeda untuk berbagai lapisan? Maksud saya melihat pertanyaan ini: Bagaimana menentukan jumlah operator …

16 deep-learning  conv-neural-network 

Saya melihat ke dalam menggunakan versi LSTM ( memori jangka pendek ) dari jaringan saraf berulang (RNN) untuk memodelkan data deret waktu. Ketika panjang urutan data meningkat, kompleksitas jaringan meningkat. Karena itu saya ingin tahu berapa panjang urutan yang layak untuk model dengan akurasi yang baik? Saya ingin menggunakan versi …

15 neural-networks  deep-learning  lstm 

Ketika kita mempelajari literatur Neural Networks , kita dapat mengidentifikasi metode lain dengan topologi neuromorfik (arsitektur seperti Neural-Network). Dan saya tidak berbicara tentang Teorema Perkiraan Universal . Contoh diberikan di bawah ini. Lalu, itu membuat saya bertanya-tanya: apa definisi Jaringan Syaraf Tiruan buatan? Topologinya tampaknya mencakup segalanya. Contoh: Salah satu …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  unsupervised-learning  supervised-learning 

Saya belum menemukan jawaban yang memuaskan untuk ini dari google . Tentu saja jika data yang saya miliki adalah urutan jutaan maka pembelajaran mendalam adalah caranya. Dan saya telah membaca bahwa ketika saya tidak memiliki data besar maka mungkin lebih baik menggunakan metode lain dalam pembelajaran mesin. Alasan yang diberikan …

15 regression  machine-learning  classification  neural-networks  deep-learning 

Saya mencoba mempelajari cara menggunakan Neural Networks. Saya sedang membaca tutorial ini . Setelah memasang Neural Network pada Time Series menggunakan nilai pada untuk memprediksi nilai pada t + 1 penulis memperoleh plot berikut, di mana garis biru adalah seri waktu, hijau adalah prediksi pada data kereta, merah adalah prediksi …

15 time-series  neural-networks  predictive-models  deep-learning  prediction 

Pada titik mana kita mulai mengklasifikasikan jaringan saraf berlapis ganda sebagai jaringan saraf dalam atau dengan kata lain 'Berapa jumlah minimum lapisan dalam jaringan saraf dalam?'

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  terminology 

Saya telah membaca banyak tentang jaringan saraf convoloutional dan bertanya-tanya bagaimana mereka menghindari masalah gradien menghilang. Saya tahu jaringan kepercayaan yang mendalam menumpuk auto-encoders tingkat tunggal atau jaringan dangkal pra-terlatih lainnya dan dengan demikian dapat menghindari masalah ini, tetapi saya tidak tahu bagaimana hal itu dihindari di CNN. Menurut Wikipedia …

15 machine-learning  optimization  deep-learning  gradient-descent 

http://www.deeplearningbook.org/contents/ml.html menjelaskan kesalahan bayes seperti di bawah ini Model yang ideal adalah oracle yang hanya tahu distribusi probabilitas sebenarnya yang menghasilkan data. Bahkan model seperti itu masih akan menimbulkan beberapa kesalahan pada banyak masalah, karena mungkin masih ada kebisingan dalam distribusi. Dalam kasus pembelajaran yang diawasi, pemetaan dari x ke …

15 machine-learning  deep-learning  terminology 

Saya ingin melakukan proyek optical character recognition (OCR). Setelah melakukan beberapa penelitian saya menemukan arsitektur yang tampaknya menarik: CNN + RNN + CTC. Saya akrab dengan jaringan saraf berbelit-belit (CNN), dan jaringan saraf berulang (RNN), tetapi apa itu Classification Temporal Classification (CTC)? Saya ingin penjelasan dalam istilah awam.

15 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network  rnn 

Dalam pembelajaran mesin dasar kita diajarkan "aturan praktis" berikut: a) ukuran data Anda harus setidaknya 10 kali ukuran dimensi VC dari set hipotesis Anda. b) jaringan saraf dengan koneksi N memiliki dimensi VC sekitar N. Jadi ketika sebuah jaringan saraf pembelajaran yang dalam mengatakan, jutaan unit, apakah ini berarti kita …

15 machine-learning  neural-networks  deep-learning  vc-dimension