Публикации по теме 'convolutional-network'
Введение в компьютерное зрение с помощью PyTorch (3/6)
Предыдущий ‹‹ Введение в компьютерное зрение с помощью PyTorch (2/6)
Сверточные нейронные сети
В этом модуле мы узнаем о сверточных нейронных сетях (CNN) , которые специально разработаны для компьютерного зрения.
Компьютерное зрение отличается от общей классификации тем, что, когда мы пытаемся найти на изображении определенный объект, мы сканируем изображение в поисках определенных шаблонов и их комбинаций. Например, ища кошку, мы сначала можем искать горизонтальные линии,..
Перенос обучения с Pytorch
Недавно я прошел курс Стэнфордского CNN cs231n и хотел применить то, что я узнал, в проекте и погрузиться во внутреннюю работу Pytorch.
Мне нравится разрабатывать программное обеспечение и создавать инструменты автоматизации, поэтому я решил создать гибридный инструмент между программной инженерией и глубоким обучением. Я очень упростил использование инструмента командной строки Transfer Learning ( pyclassify ) https://github.com/zeyadyasser/pyclassify .
использование Под..
Поиск экзопланет с помощью машинного обучения
Гипотеза о том, как сверточные нейронные сети могут помочь в обнаружении обитаемых экзопланет
Я хочу начать с весьма двусмысленного вопроса, ответ на который никогда не будет единодушным.
Как цивилизация, к какой конечной цели мы стремимся?
В зависимости от того, являетесь ли вы религиозным человеком, нигилистом, атеистом или черпаете свои убеждения откуда-то еще, ваш ответ будет сильно отличаться от чьего-то другого.
Мне хотелось бы думать, что с научной точки зрения в идеале..
CNN, спасатель жизни Джона! (Проект классификации изображений кухонной посуды)
Проект классификации изображений кухонных принадлежностей с использованием сверточных нейронных сетей
Представьте себе мир, в котором природа постановила, что ни одно существо не должно жить за счет воды и пищи! В этом мире сущность воды и пищи не имеет значения. Больше никаких криков «Джуди» за едой. Возможно, мы не стали бы утомлять этих проницательных профессоров добавлением слова «голод» в Оксфордский словарь. Каждое существо проживает жизнь за пределами ресторанов и баров...
Графовые нейронные сети: путь обучения с 2008 года — Диффузионные сверточные нейронные сети
Какова реальная мощность матрицы смежности в графе? Что такое диффузионная свертка? Следуйте за мной в этом новом приключении в графах и машинном обучении, открывая теорию DCNN
Мои предыдущие посты о графах и машинном обучении:
Графовые нейронные сети: путь обучения с 2008 года — часть 1 Графовые нейронные сети: путь обучения с 2008 года — Часть 2 Graph Neural Networks: путь обучения с 2008 года — Deep Walk Graph Neural Networks: путь обучения с 2008 года — Python & Deep..
Начните свое путешествие по CNN с PyTorch на Python
Узнайте, как классифицировать рукописные цифры с помощью сверточной нейронной сети (CNN).
Описание статьи
Вступление О PyTorch Процесс обучения представлению данных нейронной сети О наборе данных MNIST Загрузка данных MNIST Настройка конфигурации модели с помощью последовательного модуля Настройка критериев потерь и оптимизатора Модельное обучение и оценка эффективности Построение графика потерь в обучении и точности тестов Учебный код CNN
Вступление
Мир машинного..
Сверточные нейронные сети: отличный способ сделать ИИ
Помимо шумихи, ИИ — это сложная развивающаяся область. Ни одна статья не могла бы воздать должное этой области; этот пост посвящен сверточным нейронным сетям.
Но сначала краткое введение в ИИ — это спектр (источник: Justin Gage ):
И многие приложения используют множество различных методов (источник: Hubspot ):
Среди всех этих методов нейронные сети (NN или искусственные нейронные сети, также известные как ANN) имеют большие перспективы, поскольку они представляют собой..
