Preguntas etiquetadas con conv-neural-network

Según tengo entendido, las CNN consisten en dos partes. La primera parte (capas conv / pool) que realiza la extracción de características y la segunda parte (capas fc) que realiza la clasificación de las características. Dado que las redes neuronales completamente conectadas no son los mejores clasificadores (es decir, la …

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Estaba leyendo el documento de normalización por lotes [1] y tenía una sección donde se muestra un ejemplo, tratando de mostrar por qué la normalización debe hacerse con cuidado. Honestamente, no puedo entender cómo funciona el ejemplo y estoy realmente muy curioso por entender que se escriben tanto como puedo. …

11 machine-learning  neural-networks  conv-neural-network 

¿Cómo se conectan los mapas de activación en una capa dada a los filtros para esa capa? No estoy preguntando cómo hacer una operación convolucional entre el filtro y el mapa de activación, estoy preguntando sobre el tipo de conectividad que tienen estos dos. Por ejemplo, supongamos que desea hacer …

11 machine-learning  deep-learning  conv-neural-network 

Actualmente estoy trabajando en un software de reconocimiento de rostros que utiliza redes neuronales de convolución para reconocer rostros. Basado en mis lecturas, he deducido que una red neuronal convolucional ha compartido pesos, para ahorrar tiempo durante el entrenamiento. Pero, ¿cómo se adapta la propagación hacia atrás para que pueda …

11 machine-learning  neural-networks  computer-vision  backpropagation  conv-neural-network 

Basado en lo que he aprendido, utilizamos múltiples filtros en una capa de convección de una CNN para aprender diferentes detectores de características. Pero dado que estos filtros se aplican de manera similar (es decir, deslizados y multiplicados a las regiones de la entrada), ¿no aprenderían los mismos parámetros durante …

11 neural-networks  conv-neural-network  convolution  filter 

Cerrado. Esta pregunta está fuera de tema . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que esté en el tema de Cross Validated. Cerrado el año pasado . El entrenamiento después de 15 épocas en el conjunto de datos CIFAR-10 parece hacer que la …

11 neural-networks  conv-neural-network  keras 

Estoy comenzando con el aprendizaje profundo, y tengo una pregunta cuya respuesta no pude encontrar, tal vez no he buscado correctamente. He visto esta respuesta , pero aún no está claro cuál es la pérdida de pérdida de peso y cómo se relaciona con la función de pérdida.

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Estoy trabajando en una red de convolución para el reconocimiento de imágenes, y me preguntaba si podría ingresar imágenes de diferentes tamaños (aunque no muy diferentes). En este proyecto: https://github.com/harvardnlp/im2markup Ellos dicen: and group images of similar sizes to facilitate batching Entonces, incluso después del preprocesamiento, las imágenes siguen siendo …

10 neural-networks  conv-neural-network  computer-vision 

En términos de la diferencia entre la red neuronal y el aprendizaje profundo, podemos enumerar varios elementos, como la inclusión de más capas, un conjunto de datos masivo, un hardware de computadora potente para hacer posible el entrenamiento del modelo complicado. Además de estos, ¿hay alguna explicación más detallada sobre …

10 machine-learning  neural-networks  deep-learning  conv-neural-network  deep-belief-networks 

Estoy tratando de entrenar una red neuronal profunda para la clasificación, utilizando la propagación inversa. Específicamente, estoy usando una red neuronal convolucional para la clasificación de imágenes, usando la biblioteca Tensor Flow. Durante el entrenamiento, estoy experimentando un comportamiento extraño, y me pregunto si esto es típico o si puedo …

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En la tarea de visión por computadora, como la clasificación de objetos, con las redes neuronales convolucionales (CNN), la red proporciona un rendimiento atractivo. Pero no estoy seguro de cómo configurar los parámetros en capas convolucionales. Por ejemplo, una imagen en escala de grises ( 480x480), la primera capa convolucional …

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En el reciente artículo de WaveNet , los autores se refieren a su modelo como capas apiladas de convoluciones dilatadas. También producen los siguientes cuadros, que explican la diferencia entre convoluciones "regulares" y convoluciones dilatadas. Las convoluciones regulares se ven así. Esta es una convolución con un tamaño de filtro …

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Ejemplos: Tengo una oración en la descripción del trabajo: "Ingeniero senior de Java en el Reino Unido". Quiero usar un modelo de aprendizaje profundo para predecirlo en 2 categorías: English y IT jobs. Si uso el modelo de clasificación tradicional, solo puede predecir 1 etiqueta con softmaxfunción en la última …

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Se disculpa por el mal uso de los términos técnicos. Estoy trabajando en un proyecto de segmentación semántica a través de redes neuronales convolucionales (CNN); tratando de implementar una arquitectura de tipo Encoder-Decoder, por lo tanto, la salida es del mismo tamaño que la entrada. ¿Cómo diseñas las etiquetas? ¿Qué …

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Tengo un conjunto de datos de imágenes anchas: 1760x128. He leído tutoriales y libros, y la mayoría de ellos declaran que las imágenes de entrada deben ser cuadradas y, si no, se transforman en cuadradas para que se entrenen en CNN ya entrenadas (en imágenes cuadradas). ¿Hay alguna forma de …

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