Questions marquées «conv-neural-network»

Les réseaux de neurones convolutifs sont un type de réseau de neurones dans lequel seuls des sous-ensembles de connexions possibles entre les couches existent pour créer des régions qui se chevauchent. Ils sont couramment utilisés pour les tâches visuelles.





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Pourquoi les réseaux de neurones de convolution n’utilisent-ils pas une machine à vecteurs de support pour la classification?
Au cours des dernières années, les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont devenus le nec plus ultra en matière de reconnaissance d’objets en vision par ordinateur. En règle générale, un CNN se compose de plusieurs couches convolutives, suivies de deux couches entièrement connectées. L'intuition derrière cela est que les couches …

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Comment les noyaux sont-ils appliqués aux cartes de caractéristiques pour produire d'autres cartes de caractéristiques?
J'essaie de comprendre la partie convolution des réseaux de neurones convolutionnels. En regardant la figure suivante: Je n'ai aucun problème à comprendre la première couche de convolution où nous avons 4 noyaux différents (de taille ), que nous convolrons avec l'image d'entrée pour obtenir 4 cartes de caractéristiques.k×kk×kk \times k …

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Importance de la normalisation de la réponse locale dans CNN
J'ai découvert qu'Imagenet et d'autres grands réseaux CNN utilisent des couches de normalisation de réponse locale. Cependant, je ne peux pas trouver autant d'informations à leur sujet. Quelle est leur importance et quand doivent-ils être utilisés? De http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html#data-layers : "La couche de normalisation de la réponse locale effectue une sorte …

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Qu'est-ce que l'invariance de la traduction dans la vision par ordinateur et le réseau de neurones convolutionnels?
Je n'ai pas de formation en vision par ordinateur. Pourtant, lorsque je lis des articles et des articles sur le traitement d'images et les réseaux de neurones convolutionnels, je suis constamment confronté au terme translation invariance, ou translation invariant. Ou j'ai lu beaucoup que l'opération de convolution fournit translation invariance? …




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Quelle est la définition d'une «carte de caractéristiques» (ou «carte d'activation») dans un réseau de neurones convolutionnels?
Contexte d'introduction Au sein d'un réseau neuronal convolutionnel, nous avons généralement une structure / un flux général qui ressemble à ceci: image d'entrée (c'est-à-dire un vecteur 2D x) (La 1ère couche convolutionnelle (Conv1) commence ici ...) convoluez un ensemble de filtres ( w1) le long de l'image 2D (c.-à-d. faites …



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Comment gérer les données hiérarchiques / imbriquées dans l'apprentissage automatique
Je vais expliquer mon problème avec un exemple. Supposons que vous souhaitiez prédire le revenu d'un individu en fonction de certains attributs: {âge, sexe, pays, région, ville}. Vous avez un ensemble de données de formation comme ça train <- data.frame(CountryID=c(1,1,1,1, 2,2,2,2, 3,3,3,3), RegionID=c(1,1,1,2, 3,3,4,4, 5,5,5,5), CityID=c(1,1,2,3, 4,5,6,6, 7,7,7,8), Age=c(23,48,62,63, 25,41,45,19, …
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