Публикации по теме 'neural-networks'


L2-CAF: отладчик нейронной сети
Каждый инженер-программист использовал отладчик для отладки своего кода. Тем не менее, отладчик нейронной сети… Это новость! В этой статье [1] предлагается отладчик для отладки и визуализации внимания в сверточных нейронных сетях (CNN). Прежде чем описывать отладчик CNN, я хочу выделить несколько атрибутов программных отладчиков ( например, gdb ): (I) Отладчики не зависят от программы, т.е. мы используем один и тот же отладчик для отладки многих программ; (II) Мы используем..
Сверточные нейронные сети для классификации изображений
Структура, преимущества, ограничения и текущие достижения Введение Сверточные нейронные сети (CNN) произвели революцию в области компьютерного зрения, особенно в области классификации изображений. Благодаря своей способности автоматически изучать функции из необработанных пиксельных данных, CNN добились выдающихся успехов в широком спектре приложений, включая распознавание объектов, обнаружение лиц и анализ медицинских изображений. В этой статье мы углубимся в структуру CNN, обсудим..
Глубокая история глубокого обучения
Узнайте о росте глубокого обучения за последние десятилетия! Большинство из нас знает, что глубокое обучение является изобретением 21 века, но, хотите верьте, хотите нет, оно существует с 1940-х годов. Причина, по которой большинство из нас не знает о достижениях / исследованиях в области глубокого обучения 20-го века, заключается в том, что подходы, использованные в то время, были относительно непопулярными из-за их различных недостатков и того факта, что с тех пор было несколько..
Пондернет объяснил
Реализация обдумывающей сети для набора данных MNIST Вы можете найти код этой статьи в этом репозитории GitHub . Клонируйте его прямо сейчас! Вы можете запускать код, как вы читаете, с помощью этого блокнота Colab . Откройте его сейчас! Если мы серьезно относимся к антиутопическому будущему с роботами-повелителями, мы должны признать, что нынешний ИИ никогда не добьется успеха. В большинстве современных нейронных сетей чего-то не хватает, ключевого свойства, которое мешает им..
Учебник по CNN на примере
Сверточные нейронные сети (CNN) - это глубокие нейронные модели, которые обычно используются для решения задач компьютерного зрения. Эти сети состоят из входного слоя, выходного слоя и множества скрытых слоев, некоторые из которых являются сверточными, отсюда и название. Примеры из реальной жизни Распознавание знаков остановки по входу камеры для беспилотных автомобилей Распознавание животных в охотничьих камерах Создание значимых результатов поиска для Картинок Google Пометка..
Обновления в алгоритмах машинного обучения
Машинное обучение ( ML ) — это изучение компьютерных алгоритмов, которые автоматически улучшаются благодаря опыту. [1] Оно рассматривается как подмножество искусственного интеллекта . Алгоритмы машинного обучения строят математическую модель на основе выборочных данных, известных как данные для обучения , чтобы делать прогнозы или принимать решения без явного программирования для этого. [2] [3] :2 Алгоритмы машинного обучения используются в самых разных приложениях, таких как..
История обнаружения ключевых точек в компьютерном зрении
Сборник документов и что они делали в прошлом 1. Позиционные машины: оценка артикулированной позы с помощью машин логического вывода (2014 г.) (CVPR) Общее понятие прогнозирования, существует несколько моделей, которые прогнозируют ключевые моменты, и эта машина выполняет регрессию. Изучив прошлую модель, то, что она сделала неправильно, со временем будет исправлено. 2. Машины сверточной позы (2016) (CVPR) Итак, для этого общая идея та же, что и в прошлом → но теперь мы..