Preguntas etiquetadas con cnn

Estoy empezando a aprender CNN usando Keras. Estoy usando el backend theano. No entiendo cómo establecer valores para: tamaño del lote, pasos por época, validation_steps. ¿Cuál debería ser el valor establecido batch_size, los pasos por época y los pasos de validación si tengo 240,000 muestras en el conjunto de entrenamiento …

26 machine-learning  keras  cnn 

A menudo escuché a personas decir que por qué las redes neuronales convolucionales todavía se entienden mal. ¿Se sabe por qué las redes neuronales convolucionales siempre terminan aprendiendo características cada vez más sofisticadas a medida que avanzamos en las capas? ¿Qué les causó crear una pila de características y esto …

22 machine-learning  neural-network  deep-learning  convnet  cnn 

Tengo la siguiente CNN: Comienzo con una imagen de entrada de tamaño 5x5 Luego aplico convolución usando kernel 2x2 y stride = 1, que produce un mapa de características de tamaño 4x4. Luego aplico 2x2 max-pooling con stride = 2, que reduce el mapa de características al tamaño 2x2. Luego …

15 machine-learning  convnet  backpropagation  cnn  kernel 

Estoy entrenando una red neuronal convolucional para clasificar imágenes en condiciones de niebla (3 clases). Sin embargo, para cada una de aproximadamente 150,000 imágenes también tengo cuatro variables meteorológicas disponibles que podrían ayudar a predecir las clases de las imágenes. Me preguntaba cómo podría agregar las variables meteorológicas (por ejemplo, …

14 machine-learning  neural-network  deep-learning  tensorflow  cnn 

Estoy tratando de entender este artículo y no estoy seguro de qué es el muestreo bi-lineal. ¿Alguien puede explicar esto a un alto nivel? https://arxiv.org/abs/1606.00915

13 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

Actualmente estoy tratando de entender la arquitectura de una CNN. Entiendo la convolución, la capa ReLU, la capa de agrupación y la capa totalmente conectada. Sin embargo, todavía estoy confundido acerca de los pesos. En una red neuronal normal, cada neurona tiene su propio peso. En la capa completamente conectada, …

13 machine-learning  neural-network  deep-learning  image-classification  cnn 

¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación definido por: t - number of time steps n - length of input …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

¿Cuál es el efecto de NO cambiar los pesos de filtro de una CNN durante la propagación hacia atrás? Cambié solo los pesos de capa completamente conectados mientras entrenaba en el conjunto de datos MNIST y aún logré una precisión de casi el 99 por ciento.

10 machine-learning  cnn  mnist 

Estoy tratando de implementar un algoritmo donde, dada una imagen con varios objetos en una tabla plana, se desea la salida de máscaras de segmentación para cada objeto. A diferencia de las CNN, el objetivo aquí es detectar objetos en un entorno desconocido. ¿Cuáles son los mejores enfoques para este …

10 machine-learning  deep-learning  cnn  computer-vision  object-detection 

He estado aprendiendo sobre redes neuronales convolucionales. Al mirar Kerasejemplos, me encontré con tres métodos diferentes de convolución. A saber, 1D, 2D y 3D. ¿Cuáles son las diferencias entre estas tres capas? ¿Cuáles son sus casos de uso? ¿Hay algunos enlaces o referencias para mostrar sus casos de uso?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  keras  cnn 

He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?

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En el artículo Super-resolución de imagen única fotorrealista utilizando una red generativa adversaria de Christian Ledig et al., La distancia entre imágenes (utilizada en la función de pérdida) se calcula a partir de mapas de características extraídos de la red VGG19. Los dos utilizados en el artículo son (un poco …

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Las CNN pueden tener cientos de capas ocultas y, dado que a menudo se usan con datos de imágenes, tener muchas capas captura más complejidad. Sin embargo, hasta donde he visto, los RNN generalmente tienen pocas capas, por ejemplo, 2-4. Por ejemplo, para la clasificación de electrocardiograma (ECG), he visto …

8 deep-learning  cnn  lstm  rnn  feature-extraction 

En mi computadora portátil dell core i7 - 16GB RAM - 4gb 960m GPU, estoy trabajando en un proyecto para clasificar las imágenes de CT de pulmón usando CNN 3d. Estoy usando la versión de CPU de tensorflow. Las imágenes se preparan como tamaño de matriz numpy (25,50,50). Mi modelo …

7 python  tensorflow  cnn