Perguntas com a marcação «convolutional-neural-networks»

Os cientistas ou especialistas em pesquisa sabem da cozinha o que está acontecendo dentro de uma rede neural "profunda" complexa, com pelo menos milhões de conexões disparando em um instante? Eles entendem o processo por trás disso (por exemplo, o que está acontecendo por dentro e como funciona exatamente) ou …

69 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks  explainable-ai 

A página / estudo a seguir demonstra que as redes neurais profundas são facilmente enganadas, fornecendo previsões de alta confiança para imagens irreconhecíveis, por exemplo, Como isso é possível? Você pode, por favor, explicar idealmente em inglês simples?

63 convolutional-neural-networks  image-recognition  deep-network  computer-vision 

Até onde eu sei, as redes neurais têm um número fixo de neurônios na camada de entrada. Se redes neurais são usadas em um contexto como PNL, frases ou blocos de texto de tamanhos variados são alimentados para uma rede. Como o tamanho da entrada variável é reconciliado com o …

42 neural-networks  machine-learning  deep-learning  convolutional-neural-networks  natural-language-processing 

Meu entendimento é que a camada convolucional de uma rede neural convolucional tem quatro dimensões: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters. Além disso, entendo que cada novo filtro é complicado por TODOS os canais de entrada (ou mapas de recursos / ativação da camada anterior). NO ENTANTO, o gráfico abaixo do CS231 …

28 deep-learning  convolutional-neural-networks  image-recognition 

Uma Rede Neural Convolucional pode ser usada para reconhecimento de padrões em um domínio problemático em que não há imagens pré-existentes, digamos, representando dados abstratos graficamente? Isso sempre seria menos eficiente? Esse desenvolvedor diz que o desenvolvimento atual pode ir além, mas não se houver um limite fora do reconhecimento …

21 deep-network  neural-networks  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Eu já vi esses termos lançados em torno deste site, especificamente nas tags convolutional-neural-networks e neural-networks . Eu sei que uma rede neural é um sistema baseado livremente no cérebro humano. Mas qual é a diferença entre uma Rede Neural Convolucional e uma Rede Neural regular? Um é muito mais …

18 neural-networks  convolutional-neural-networks  definitions  terminology 

Suponha que existam 10.000 imagens de tamanhos 2400 x 2400 para serem usadas na CNN. De acordo com a minha visão, os computadores convencionais que as pessoas usam serão úteis. Agora, a questão é como lidar com tamanhos de imagem tão grandes, onde não há privilégios de reduzir a amostragem. …

15 neural-networks  deep-learning  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 15 dias . Geometria e IA Matrizes, cubos, camadas, pilhas e hierarquias são …

12 convolutional-neural-networks  natural-language-processing  topology  graph-theory  structure 

Estou enfrentando o problema de ter imagens de diferentes dimensões como entradas em uma tarefa de segmentação. Observe que as imagens nem têm a mesma proporção. Uma abordagem comum que encontrei em geral no aprendizado profundo é cortar as imagens, como também é sugerido aqui . No entanto, no meu …

12 neural-networks  convolutional-neural-networks  datasets 

Na postagem do blog Construindo poderosos modelos de classificação de imagens usando muito poucos dados , são mencionados os recursos de gargalo. Quais são os recursos de gargalo? Eles mudam com a arquitetura usada? Eles são o resultado final das camadas convolucionais antes da camada totalmente conectada? Por que eles …

11 machine-learning  convolutional-neural-networks  terminology  definitions 

Na Rede Neural Convolucional, qual camada consome o máximo de tempo em treinamento? Camadas de convolução ou camadas totalmente conectadas? Podemos usar a arquitetura AlexNet para entender isso. Quero ver a separação do tempo do processo de treinamento. Quero uma comparação de tempo relativo para que possamos fazer qualquer configuração …

11 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks 

Estou tentando desenvolver uma rede neural que possa identificar os recursos de design nos modelos CAD (ou seja, slots, saliências, furos, bolsos, etapas). Os dados de entrada que pretendo usar para a rede são ansn matrix (em que n é o número de faces no modelo CAD). Um '1' no …

10 neural-networks  machine-learning  convolutional-neural-networks  pattern-recognition  detecting-patterns 

Existem modelos possíveis com potencial para substituir as redes neurais em um futuro próximo? E precisamos mesmo disso? Qual é a pior coisa sobre o uso de redes neurais em termos de eficiência?

10 neural-networks  convolutional-neural-networks  recurrent-neural-networks 

Estou tentando detectar um logotipo de canal de TV dentro de um arquivo de vídeo. Portanto, basta inserir um .mp4vídeo de entrada , detectar se esse logotipo está presente em um quadro específico, por exemplo, primeiro quadro ou não. Temos esse logotipo com antecedência (embora possa não ser o% 100 …

10 neural-networks  convolutional-neural-networks  pattern-recognition  detecting-patterns 

Eu li que redes neurais profundas podem ser facilmente enganadas ( link ) para dar alta confiança no reconhecimento de imagens sintéticas / artificiais que estão completamente (ou pelo menos principalmente) fora do assunto de confiança. Pessoalmente, eu realmente não vejo um grande problema com o DNN dando alta confiança …

9 neural-networks  deep-network  image-recognition  convolutional-neural-networks  signal-processing