Preguntas etiquetadas con convolutional-neural-networks

¿Los científicos o expertos en investigación saben desde la cocina lo que está sucediendo dentro de una red neuronal "profunda" compleja con al menos millones de conexiones que se activan en un instante? ¿Entienden el proceso detrás de esto (por ejemplo, qué está sucediendo dentro y cómo funciona exactamente), o …

69 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks  explainable-ai 

La siguiente página / estudio demuestra que las redes neuronales profundas se engañan fácilmente al proporcionar predicciones de alta confianza para imágenes irreconocibles, p. Ej. ¿Cómo es esto posible? ¿Puede explicarlo idealmente en inglés simple?

63 convolutional-neural-networks  image-recognition  deep-network  computer-vision 

Por lo que puedo decir, las redes neuronales tienen un número fijo de neuronas en la capa de entrada. Si las redes neuronales se usan en un contexto como PNL, las oraciones o bloques de texto de diferentes tamaños se alimentan a una red. ¿Cómo se concilia el tamaño de …

42 neural-networks  machine-learning  deep-learning  convolutional-neural-networks  natural-language-processing 

Entiendo que la capa convolucional de una red neuronal convolucional tiene cuatro dimensiones: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters. Además, entiendo que cada filtro nuevo se enreda en TODOS los canales de entrada (o mapas de características / activación de la capa anterior). SIN EMBARGO, el siguiente gráfico de CS231 muestra cada …

28 deep-learning  convolutional-neural-networks  image-recognition 

¿Se puede usar una red neuronal convolucional para el reconocimiento de patrones en un dominio problemático donde no hay imágenes preexistentes, por ejemplo, representando datos abstractos gráficamente? ¿Sería eso siempre menos eficiente? Este desarrollador dice que el desarrollo actual podría ir más allá, pero no si hay un límite fuera …

21 deep-network  neural-networks  image-recognition  convolutional-neural-networks 

He visto muchos de estos términos en este sitio, específicamente en las etiquetas convolutional-neural-networks y neural-networks . Sé que una red neuronal es un sistema basado libremente en el cerebro humano. Pero, ¿cuál es la diferencia entre una red neuronal convolucional y una red neuronal normal? ¿Es uno mucho más …

18 neural-networks  convolutional-neural-networks  definitions  terminology 

Supongamos que hay 10K imágenes de 2400 x 2400 para usar en CNN. Según mi punto de vista, las computadoras convencionales que la gente use serán de utilidad. Ahora la pregunta es cómo manejar tamaños de imagen tan grandes donde no hay privilegios de disminución de resolución. Aquí están los …

15 neural-networks  deep-learning  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 16 días . Geometría e IA Matrices, cubos, capas, pilas y jerarquías son lo que …

12 convolutional-neural-networks  natural-language-processing  topology  graph-theory  structure 

Me enfrento al problema de tener imágenes de diferentes dimensiones como entradas en una tarea de segmentación. Tenga en cuenta que las imágenes ni siquiera tienen la misma relación de aspecto. Un enfoque común que encontré en general en el aprendizaje profundo es recortar las imágenes, como también se sugiere …

12 neural-networks  convolutional-neural-networks  datasets 

En la publicación del blog Construyendo modelos poderosos de clasificación de imágenes usando muy pocos datos , se mencionan las características de cuello de botella. ¿Cuáles son las características del cuello de botella? ¿Cambian con la arquitectura que se usa? ¿Son el resultado final de las capas convolucionales antes de …

11 machine-learning  convolutional-neural-networks  terminology  definitions 

En la red neuronal convolucional, ¿qué capa consume el máximo tiempo en entrenamiento? ¿Capas de convolución o capas completamente conectadas? Podemos tomar la arquitectura AlexNet para entender esto. Quiero ver la ruptura del tiempo del proceso de capacitación. Quiero una comparación de tiempo relativa para que podamos tomar cualquier configuración …

11 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks 

Estoy tratando de desarrollar una red neuronal que pueda identificar características de diseño en modelos CAD (es decir, ranuras, jefes, agujeros, bolsillos, pasos). Los datos de entrada que pretendo usar para la red son una matriz ansn (donde n es el número de caras en el modelo CAD). Un '1' …

10 neural-networks  machine-learning  convolutional-neural-networks  pattern-recognition  detecting-patterns 

¿Existen posibles modelos que tengan el potencial de reemplazar las redes neuronales en el futuro cercano? ¿Y necesitamos eso? ¿Qué es lo peor de usar redes neuronales en términos de eficiencia?

10 neural-networks  convolutional-neural-networks  recurrent-neural-networks 

Estoy tratando de detectar el logotipo de un canal de TV dentro de un archivo de video, así que simplemente dado un .mp4video de entrada , detectar si tiene ese logotipo presente en un cuadro específico, digamos el primer cuadro, o no. Tenemos ese logotipo de antemano (aunque podría no …

10 neural-networks  convolutional-neural-networks  pattern-recognition  detecting-patterns 

Leí que las redes neuronales profundas pueden ser engañadas con relativa facilidad ( enlace ) para dar una alta confianza en el reconocimiento de imágenes sintéticas / artificiales que están completamente (o al menos en su mayoría) fuera del tema de la confianza. Personalmente, realmente no veo un gran problema …

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