Preguntas etiquetadas con convolutional-neural-networks

Para preguntas sobre redes neuronales convolucionales, también conocidas como CNN o ConvNet.




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En una CNN, ¿cada filtro nuevo tiene pesos diferentes para cada canal de entrada, o se usan los mismos pesos de cada filtro en los canales de entrada?
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 ...

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¿La capacidad de reconocimiento de patrones de las CNN está limitada al procesamiento de imágenes?
¿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 ...

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¿Cuál es la diferencia entre una red neuronal convolucional y una red neuronal normal?
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 ...


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¿Qué topologías están en gran parte inexploradas en el aprendizaje automático? [cerrado]
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 ...

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Redes neuronales convolucionales con imágenes de entrada de diferentes dimensiones - Segmentación de imagen
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 ...


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¿Qué capa consume más tiempo en el entrenamiento de CNN? Capas de convolución vs capas FC
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 ...




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¿Qué tanto problema es el ruido blanco para el uso en el mundo real de un DNN?
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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