Questions marquées «convnet»

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Existe-t-il de bons modèles de langage prêts à l'emploi pour python?

Je prototype une application et j'ai besoin d'un modèle de langage pour calculer la perplexité sur certaines phrases générées. Existe-t-il un modèle de langage formé en python que je peux facilement utiliser? Quelque chose de simple comme model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a...

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Classification de documents à l'aide d'un réseau neuronal convolutif

J'essaie d'utiliser CNN (réseau neuronal convolutionnel) pour classer les documents. CNN pour les textes / phrases courts a été étudié dans de nombreux articles. Cependant, il semble qu'aucun article n'ait utilisé CNN pour un texte ou un document long. Mon problème est qu'il y a trop de...

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Question sur les biais dans les réseaux convolutifs

J'essaie de comprendre combien de poids et de biais sont nécessaires pour CNN. Disons que j'ai une image (3, 32, 32) et que je souhaite appliquer un filtre (32, 5, 5). Pour chaque carte d'entités, j'ai des poids 5x5, donc je devrais avoir 3 paramètres (5x5) x 32. Maintenant, je dois ajouter le...

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Consommation de mémoire CNN

J'aimerais pouvoir estimer si un modèle proposé est suffisamment petit pour être formé sur un GPU avec une quantité de mémoire donnée Si j'ai une architecture CNN simple comme celle-ci: Input: 50x50x3 C1: 32 noyaux 3x3, avec rembourrage (je suppose qu'ils sont en réalité 3x3x3 étant donné la...

machine-learning neural-network convnet parameter-estimation gpu

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Modèle récurrent (CNN) sur les données EEG

Je me demande comment interpréter une architecture récurrente dans un contexte EEG. Plus précisément, je pense à cela comme un CNN récurrent (par opposition aux architectures comme LSTM), mais peut-être que cela s'applique également à d'autres types de réseaux récurrents Quand je lis sur les R-CNN,...

machine-learning neural-network convnet rnn

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Relation entre la convolution en mathématiques et CNN

J'ai lu l' explication de la convolution et je la comprends dans une certaine mesure. Quelqu'un peut-il m'aider à comprendre comment cette opération est liée à la convolution dans les réseaux neuronaux convolutionnels? Le filtre est-il une fonction gqui applique du

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Comment faire un produit intérieur par lots dans Tensorflow?

J'ai deux tenseur a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Je veux faire un produit intérieur pour chaque paire du lot, en générant c:[batch_size, 1], où c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].

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Existe-t-il des études qui examinent le décrochage par rapport aux autres régularisations?

Y a-t-il des articles publiés qui montrent des différences dans les méthodes de régularisation pour les réseaux de neurones, de préférence sur différents domaines (ou au moins différents ensembles de données)? Je pose la question parce que j'ai actuellement le sentiment que la plupart des gens...

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Pourquoi utiliser des NN convolutionnels pour une tâche d'inspection visuelle par rapport à la correspondance de modèle de CV classique?

J'ai eu une discussion intéressante sur la base d'un projet sur lequel nous travaillions: pourquoi utiliser un système d'inspection visuelle CNN sur un algorithme de correspondance de modèles? Contexte: j'avais montré une démonstration d'un simple système de vision CNN (webcam + ordinateur...

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En quoi un pli convolutionnel diffère-t-il d'un réseau convolutionnel ordinaire?

Je travaille actuellement sur la recréation des résultats de cet article . Dans cet article, ils décrivent une méthode d'utilisation de CNN pour l'extraction de caractéristiques et ont un modèle acoustique Dnn-hmm et pré-formé à l'aide de RBM. La sous-section A de la section III indique différentes...

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Est-il judicieux de former un CNN en tant qu'encodeur automatique?

Je travaille à l'analyse des données EEG, qui devront éventuellement être classées. Cependant, obtenir des étiquettes pour les enregistrements coûte quelque peu cher, ce qui m'a amené à envisager des approches non supervisées, afin de mieux utiliser nos quantités assez importantes de données non...

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Pourquoi «Profondeur = représentation sémantique» dans les réseaux de neurones convolutifs?

Je regardais quelques vidéos en ligne sur les réseaux convolutionnels, et le conférencier discutait du concept de l'exécution d'un filtre sur une image. Il a dit, et il est également montré dans l'image ci-dessous, que "Profondeur = représentation sémantique". Cela semble agréable, mais je ne sais...

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Comment reconstruire les pixels mélangés d'un fichier vidéo?

Supposons que vous ayez un fichier vidéo dont l'ordre des pixels a été mélangé une fois. Autrement dit, un ordre aléatoire a été défini une fois et appliqué à toutes les trames. Existe-t-il une approche connue pour récupérer l'ordre initial des pixels? J'ai quelques idées pour récupérer la...

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Réseaux de neurones convolutifs en R

Je ne vois pas de package pour faire des réseaux de neurones convolutionnels dans R. Est-ce que quelqu'un a implémenté ce type d'algorithme dans

r convnet software-recommendation

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Les circonvolutions «aplatissent-elles les images»?

Je suis à la recherche d'une bonne explication du fonctionnement des circonvolutions dans l'apprentissage profond lorsqu'elles sont appliquées à des images multicanaux. Par exemple, disons que j'ai une image de 100 x 100 pixels avec trois canaux, RVB. Le tenseur d'entrée aurait alors des dimensions...

deep-learning convnet

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Comment l'apprentissage profond aide-t-il à détecter plusieurs objets dans une seule image?

Disons qu'il y a deux voitures dans une image. Comment peut-il détecter ces voitures, étant donné qu'il peut détecter une seule voiture dans une

deep-learning convnet object-recognition

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Le point de contrôle Model Keras ne fonctionne pas

J'essaie de former un modèle en keras et j'utilise ModelCheckpoint pour enregistrer le meilleur modèle selon une métrique de validation surveillée (dans mon cas, l' indice Jaccard ). Bien que je puisse voir le modèle s'améliorer dans le tensorboard, lorsque j'essaie de charger les poids et...

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augmentation des données lors de l'utilisation de flow_from_directory dans CNN

Je veux utiliser un petit ensemble de données pour créer un modèle CNN. Donc, j'utilise l'augmentation des données pour augmenter l'ensemble de données du train. Dois-je utiliser toutes les techniques d'augmentation (arguments) répertoriées ici ? J'ai remarqué que l'ajout de nombreux arguments...

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