Публикации по теме 'convolution-neural-net'
Сверточная нейронная сеть (CNN) (I)
Сверточная нейронная сеть — это большая шишка в машинном обучении. Возможно, вы слышали о «вычислительном зрении», «распознавании лиц», «обработке графики» и так далее — да! Они все исходят от CNN! Эти термины могут показаться пугающими, в то время как логику и концепции на самом деле несложно понять.
Полносвязная нейронная сеть и сверточная нейронная сеть
Прежде чем представить CNN, давайте рассмотрим, что такое нейронные сети. Нейронная сеть (или нейронные сети) — это инструмент..
Использование нейронных сетей для выявления языка ненависти
В прошлом году исследователи из Корнелла опубликовали документ , в котором описывают свою работу, классифицируя твиты как ненавистные, оскорбительные или ни то, ни другое. Они экспериментировали с несколькими моделями и параметрами, прежде чем остановились на логистической регрессии. В дополнение к усилиям, затраченным на создание и оценку моделей, они также извлекли несколько функций для своей модели помимо самого текста, включая удобочитаемость, тональность и метаданные каждого твита...
Что такое транспонированный сверточный слой?
Объясняется с помощью анимированных гифок и кода Python
Транспонированный сверточный слой также (ошибочно) известен как деконволюционный слой. Деконволюционный слой отменяет работу стандартного сверточного слоя, то есть если вывод, сгенерированный посредством стандартного сверточного слоя, деконволюционирует, вы получаете обратно исходный ввод. Транспонированный сверточный слой подобен деконволюционному слою в том смысле, что пространственные измерения, создаваемые обоими, одинаковы...
CNN сломаны - как их исправить
Сверточные нейронные сети (CNN) сломаны, но на недавней конференции ICLR, наконец, появились некоторые подходы к их исправлению. Недавним примером проблем CNN стала демонстрация состязательной атаки на автономное вождение¹, при которой небольшие маркеры на дороге могли заставить автономное транспортное средство свернуть на встречное движение. С тех пор, как Иэн Гудфелло привел пример ² незаметного фонового шума, заставляющего CNN неверно классифицировать изображения, количество случаев..
Классификация и обнаружение Covid-19 и других заболеваний с помощью машинного обучения
Библиотека нейронной сети Keras, используемая с Tenserflow в качестве бэкэнда
Введение
В последние годы глубокое обучение добилось больших успехов в области искусственного интеллекта. Глубокое обучение значительно упростило прогнозирование задач искусственного интеллекта и работу с компьютерным интеллектом. Специально для классификации изображений в настоящее время все предпочитают CNN (сверточную нейронную сеть), а не другие слои из-за его высокой точности, и, кроме того, он..
Делаем сеть обнаружения текста более выразительной
Добро пожаловать! Этот блог разбивает широко используемую эффективную сеть обнаружения текста (EAST)[4] на ее основные компоненты и исследует, как улучшить поведение сети. Мы надеемся предложить некоторую интуицию относительно того, как каждая из этих частей влияет на окончательный результат обнаружения текста, и предложить некоторые конкретные решения проблем, возникающих с алгоритмом EAST. Этот блог предполагает некоторые базовые знания о глубоком обучении и сверточных нейронных..
Как работают сверточные нейронные сети
Обработка изображений на сегодняшний день является одним из самых популярных аспектов ИИ. Он поддерживает все, от беспилотных автомобилей Uber до аутентификации лица на iPhone, и привлек подавляющее большинство разработчиков ИИ. Процессоры изображений необходимы для понимания того, хочет ли кто-то получить доступ к некоторым приложениям искусственного интеллекта следующего поколения, и это возможно только из-за сверточных нейронных сетей (CNN), которые представляют собой тип нейронной сети,..
