Статьи по теме convolutional-network

Публикации по теме 'convolutional-network'

Как возобновить прерванную тренировку в фастае

Что мне делать, если тренировка с fit_one_cycle была прервана на полпути? Что вы будете делать, если у вас есть огромный набор данных, большая и медленно обучающаяся сеть, и ваше тренировочное занятие было прервано после нескольких часов обучения? Это может произойти по многим причинам: потому что вы достигли 12 часов непрерывной «бесплатной» работы на ноутбуке Google Colab; вы временно потеряли связь с Colab или Kaggle; потому что ваш компьютер по какой-то причине остановился...

DenseNet на CIFAR10

Этот пост можно скачать в формате PDF здесь . Это часть серии руководств по архитектуре CNN . Основная цель - дать представление о DenseNets в применении к набору данных CIFAR-10. Для DenseNets, примененного к ImageNet, который представляет собой более подробное руководство, есть еще одно руководство здесь . Найдите здесь код для создания этих архитектур: Индекс Вступление Состав Свертка 1 Плотный блок Блок перехода Плотные слои Резюме Вступление Эта работа..

Улучшения обработки естественного языка благодаря глубокому обучению: обзор

Введение Обработка естественного языка (NLP) — это дисциплина информатики, включающая естественные языки и компьютеры. Он помогает машинам понимать, обрабатывать и анализировать человеческий язык. В наше время NLP легко из-за продвинутой вычислительной мощности, большей доступности больших наборов данных и глубокого обучения. В этой статье рассматривается роль глубокого обучения в области НЛП и широкий спектр его категорий. В этой статье объясняются проблемы, возможности и оценки..

Введение в классификацию видео

Многие статьи и руководства по глубокому обучению в основном посвящены трем доменам данных: изображениям, речи и тексту. Эти домены данных популярны благодаря своим приложениям в классификации изображений, распознавании речи и классификации тональности текста. Еще одна очень интересная модальность данных - это видео. С точки зрения размерности и размера видео - один из самых интересных типов данных наряду с такими наборами данных, как социальные сети или генетические коды. Платформы для..

Zero-Shot Learning the Alphabetic Letters (эксперимент с кодом)

Можно ли распознать буквенные символы, которые не были предоставлены во время обучения? В этой статье я хотел бы объяснить и на практике продемонстрировать область машинного обучения, называемую обучение с нулевым выстрелом , которая мне очень нравится. Начнем с небольшого описания того, что это на самом деле: Обучение с нулевым выстрелом - это метод распознавания категорий, которые не наблюдались во время обучения. По сравнению с традиционным подходом к обучению с учителем,..

Что такое сверточные нейронные сети?

Сверточные нейронные сети также известны как CNN или ConvNets . Это искусственная нейронная сеть (ANN) , наиболее часто используемая для распознавания изображений. ConvNets сможет обнаруживать шаблоны, и это обнаружение шаблонов делает ConvNets очень полезными при анализе изображений. И их также можно использовать для анализа данных и других задач классификации. Кроме того, ConvNets эффективно используются в задачах обработки естественного языка. Как и обычные нейронные сети,..

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..