Perguntas com a marcação «convolution»

Li recentemente Redes totalmente convolucionais para segmentação semântica de Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell. Não entendo o que as "camadas desconvolucionais" fazem / como elas funcionam. A parte relevante é 3.3 Upsampling é convolução para trás Outra maneira de conectar saídas grosseiras a pixels densos é a interpolação. Por …

188 neural-network  convnet  convolution 

Estou tendo problemas para entender a diferença entre equivariante para tradução e invariante para tradução . No livro Deep Learning . MIT Press, 2016 (I. Goodfellow, A. Courville e Y. Bengio), pode-se encontrar nas redes convolucionais: [...] a forma específica de compartilhamento de parâmetros faz com que a camada tenha …

38 neural-network  deep-learning  convolution 

Estou tentando entender este artigo e não tenho certeza do que é a amostragem bi-linear. Alguém pode explicar isso em alto nível? https://arxiv.org/abs/1606.00915

14 deep-learning  convnet  cnn  convolution 

Se examinarmos 90-99% dos artigos publicados usando uma CNN (ConvNet). A grande maioria deles usa tamanho de filtro de números ímpares : {1, 3, 5, 7} para os mais usados. Essa situação pode levar a algum problema: com esses tamanhos de filtro, geralmente a operação de convolução não é perfeita …

13 deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Eu tenho uma boa compreensão geral do papel e mecanismo das camadas convolucionais no Deep Learning para processamento de imagens no caso de implementações 2D ou 3D - elas "simplesmente" tentam capturar padrões 2D nas imagens (em 3 canais no caso de 3D). Mas, recentemente, esbarrei em camadas convolucionais 1D …

13 deep-learning  nlp  convolution 

Essas duas operações de convolução são muito comuns no aprendizado profundo no momento. Eu li sobre a camada convolucional dilatada neste artigo: WAVENET: UM MODELO GERATIVO PARA ÁUDIO CRU e desconvolução está neste artigo: Redes totalmente convolucionais para segmentação semântica Ambos parecem fazer uma amostra da imagem, mas qual é …

11 machine-learning  deep-learning  convnet  computer-vision  convolution 

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica peso?

10 machine-learning  neural-network  deep-learning  cnn  convolution  machine-learning  ensemble-modeling  machine-learning  classification  data-mining  clustering  machine-learning  feature-selection  convnet  pandas  graphs  ipython  machine-learning  apache-spark  multiclass-classification  naive-bayes-classifier  multilabel-classification  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  machine-learning  data-mining  statistics  correlation  machine-learning  data-mining  dataset  data-cleaning  data  beginner  career  python  r  visualization  machine-learning  data-mining  nlp  stanford-nlp  dataset  linear-regression  time-series  correlation  anomaly-detection  ensemble-modeling  data-mining  machine-learning  python  data-mining  recommender-system  machine-learning  cross-validation  model-selection  scoring  prediction  sequential-pattern-mining  categorical-data  python  tensorflow  image-recognition  statistics  machine-learning  data-mining  predictive-modeling  data-cleaning  preprocessing  classification  deep-learning  tensorflow  machine-learning  algorithms  data  keras  categorical-data  reference-request  loss-function  classification  logistic-regression  apache-spark  prediction  naive-bayes-classifier  beginner  nlp  word2vec  vector-space-models  scikit-learn  decision-trees  data  programming 

Suponha que você tenha um arquivo de vídeo cuja ordem de pixels foi embaralhada uma vez. Ou seja, uma ordem aleatória foi definida uma vez e aplicada a todos os quadros. Existe alguma abordagem conhecida para recuperar a ordem inicial de pixels? Tenho algumas idéias para recuperar a topologia inicial, …

8 statistics  convnet  image-recognition  convolution  tsne 

Estou trabalhando em uma rede neural convolucional para classificação de imagens. O conjunto de dados de treinamento é muito grande para ser carregado na memória do meu computador (4 gb), além disso, também preciso tentar algum aprimoramento para equilibrar as classes. Eu estou usando keras. Eu olhei em muitos exemplos, …

8 python  keras  training  convolution