Preguntas etiquetadas con convnet

Estoy comenzando un proyecto donde la tarea es identificar los tipos de zapatillas a partir de imágenes. Actualmente estoy leyendo las implementaciones de TensorFlow y Torch . Mi pregunta es: ¿cuántas imágenes por clase se requieren para alcanzar un rendimiento de clasificación razonable?

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¿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 …

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Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

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¿Cómo optimizaría un pre-entrenado neural network para aplicarlo a un problema separado? ¿Agregaría más capas al modelo previamente entrenado y lo probaría en su conjunto de datos? Por ejemplo, si la tarea fuera utilizar una CNN para clasificar grupos de fondos de pantalla , estoy seguro de que no funcionaría …

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Estas dos operaciones de convolución son muy comunes en el aprendizaje profundo en este momento. Leí sobre la capa convolucional dilatada en este artículo: WAVENET: UN MODELO GENERATIVO PARA AUDIO CRUDO y De-convolution se encuentra en este documento: Redes completamente convolucionales para la segmentación semántica Ambos parecen muestrear la imagen …

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Estoy tratando de usar CNN (red neuronal convolucional) para clasificar documentos. CNN para textos cortos / oraciones ha sido estudiado en muchos artículos. Sin embargo, parece que ningún documento ha utilizado CNN para textos o documentos largos. Mi problema es que hay demasiadas características de un documento. En mi conjunto …

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Estoy tratando de averiguar cuántos pesos y sesgos se necesitan para CNN. Digamos que tengo una imagen (3, 32, 32) y quiero aplicar un filtro (32, 5, 5). Para cada mapa de características tengo 5x5 pesos, por lo que debería tener 3 x (5x5) x 32 parámetros. Ahora necesito agregar …

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Me pregunto cómo interpretar una arquitectura recurrente en un contexto EEG. Específicamente, estoy pensando en esto como una CNN recurrente (a diferencia de arquitecturas como LSTM), pero tal vez también se aplique a otros tipos de redes recurrentes Cuando leo sobre R-CNN, generalmente se explican en contextos de clasificación de …

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La mayoría de las redes que he visto tienen una o dos capas densas antes de la capa final de softmax. ¿Hay alguna forma de principios de elegir el número y el tamaño de las capas densas? ¿Son dos capas densas más representativas que una para el mismo número de …

10 convnet 

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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Me gustaría poder estimar si un modelo propuesto es lo suficientemente pequeño como para ser entrenado en una GPU con una cantidad dada de memoria Si tengo una arquitectura CNN simple como esta: Input: 50x50x3 C1: 32 núcleos 3x3, con relleno (supongo que en realidad son 3x3x3 dada la profundidad …

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Tengo dos tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quiero hacer un producto interno para cada par en el lote, generando c:[batch_size, 1], dónde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. ¿Cómo?

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Trabajo analizando datos de EEG, que eventualmente necesitarán ser clasificados. Sin embargo, obtener etiquetas para las grabaciones es algo costoso, lo que me ha llevado a considerar enfoques no supervisados ​​para utilizar mejor nuestras cantidades bastante grandes de datos sin etiquetar. Esto naturalmente lleva a considerar autoencoders apilados, lo que …

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Actualmente estoy trabajando en recrear los resultados de este documento . En el documento describen un método para usar CNN para la extracción de características, y tienen un modelo acústico que es Dnn-hmm y pre-entrenado usando RBM. La sección III, subsección A, establece diferentes formas en que los datos de …

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Tuve una discusión interesante sobre la base de un proyecto en el que estábamos trabajando: ¿por qué usar un sistema de inspección visual CNN sobre un algoritmo de coincidencia de plantillas? Antecedentes: había mostrado una demostración de un sistema simple de visión CNN (cámara web + computadora portátil) que detectaba …

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