«convolutional-neural-networks» 태그된 질문

CNN 또는 ConvNet이라고도하는 컨볼 루션 신경망에 대한 질문입니다.

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과학자들은 인공 신경 네트워크 내에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 있습니까?
과학자 들이나 연구 전문가들은 부엌에서 최소한 수백만 개의 연결이 즉시 발생하는 복잡한 "심층"신경망 내부에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알고 있습니까? 그들은이 과정의 과정 (예 : 내부에서 일어나는 일과 작동 방식)을 이해합니까, 아니면 토론의 대상입니까? 예를 들어이 연구 는 다음과 같이 말합니다. 그러나 실적이 좋은 이유 또는 개선 방법에 대한 명확한 ...


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신경망은 어떻게 다양한 입력 크기를 다룰 수 있습니까?
내가 알 수있는 한 신경망에는 고정 된 수의 뉴런이 있습니다. 에는 입력 레이어에 이 있습니다. 신경망이 NLP와 같은 맥락에서 사용되는 경우, 다양한 크기의 문장 또는 텍스트 블록이 네트워크에 공급됩니다. 다양한 입력 크기 는 네트워크 입력 레이어의 고정 크기 와 어떻게 조정 됩니까? 다시 말해, 그러한 네트워크가 어떻게 한 단어에서 여러 ...

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CNN에서 각각의 새 필터는 각 입력 채널에 대해 서로 다른 가중치를 갖거나 입력 채널에서 사용되는 각 필터의 ​​동일한 가중치를 사용합니까?
내 이해는 회선 신경망의 회선 레이어는 input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters의 네 가지 차원을 가지고 있다는 것입니다. 또한 각각의 새로운 필터가 모든 input_channels (또는 이전 레이어의 기능 / 활성화 맵)에 대해 복잡하다는 것을 이해합니다. 그러나 CS231의 아래 그림은 채널 전체에서 사용되는 동일한 필터가 아니라 단일 채널에 적용되는 각 필터 (빨간색)를 보여줍니다. ...

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CNN의 패턴 인식 기능이 이미지 처리로 제한됩니까?
Convolutional Neural Network를 사용하여 기존 이미지가없는 문제 영역 (예 : 추상 데이터를 그래픽으로 표현)에서 패턴 인식에 사용할 수 있습니까? 항상 덜 효율적입니까? 이 개발자 는 현재의 개발이 더 진행될 수 있지만 이미지 인식에 한계가 없다면 불가능하다고 말합니다.

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컨볼 루션 뉴럴 네트워크와 일반 뉴럴 네트워크의 차이점은 무엇입니까?
나는이 용어를이 사이트에서 많이 보았습니다. 특히 convolutional-neural-networks 및 neural-networks 태그에서 . 신경망은 인간의 두뇌에 기반을 둔 시스템이라는 것을 알고 있습니다. 그러나 Convolutional Neural Network와 일반 Neural Network 의 차이점은 무엇 입니까? 단지 하나 개의 많은 더, 에헴, 복잡하고 뒤얽힌 다른 것보다?

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CNN에서 큰 이미지를 처리하는 방법은 무엇입니까?
CNN에서 사용하려면 2400 x 2400 크기의 10K 이미지가 필요하다고 가정 해 봅시다. 이제 문제는 다운 샘플링 권한이없는 큰 이미지 크기를 처리하는 방법입니다. 시스템 요구 사항은 다음과 같습니다. 우분투 16.04 64 비트 RAM 16GB GPU 8GB HDD 500GB 1) 훈련해야 할 큰 이미지를 처리하는 기술이 있습니까? 2) 사용하기에 적당한 배치 크기는 ...

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머신 러닝에서 어떤 토폴로지가 크게 탐구되지 않습니까? [닫은]
폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 29 일 전에 마감 되었습니다 . 기하학과 AI 매트릭스, 큐브, 레이어, 스택 및 계층 구조를 토폴로지 라고 정확하게 부를 수 있습니다. 이러한 ...

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병목 현상 기능이란 무엇입니까?
데이터를 거의 사용하지 않는 강력한 이미지 분류 모델 구축 블로그 게시물 에는 병목 현상 기능이 언급되어 있습니다. 병목 현상 특징은 무엇입니까? 사용되는 아키텍처에 따라 변경됩니까? 그것들은 완전히 연결된 레이어 이전의 컨볼 루션 레이어의 최종 출력입니까? 왜 그렇게 부르나요?

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CNN 교육에서 어느 계층이 더 많은 시간을 소비합니까? 컨볼 루션 레이어 및 FC 레이어
Convolutional Neural Network에서 어떤 레이어가 훈련에 최대 시간을 소비합니까? 컨볼 루션 레이어 또는 완전 연결된 레이어? 이를 이해하기 위해 AlexNet 아키텍처를 사용할 수 있습니다. 나는 훈련 과정의 시간 붕괴를보고 싶다. 일정한 GPU 구성을 취할 수 있도록 상대적 시간 비교를 원합니다.

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신경망을 사용하여 행렬의 패턴 인식
CAD 모델의 설계 기능 (예 : 슬롯, 보스, 구멍, 포켓, 계단)을 식별 할 수있는 신경망을 개발하려고합니다. 네트워크에 사용하려는 입력 데이터는 anxn 행렬입니다 (여기서 n은 CAD 모델의면 수입니다). 행렬에서 오른쪽 위 삼각형의 '1'은 두면 사이의 볼록한 관계를 나타내고 왼쪽 아래 삼각형의 '1'은 오목한 관계를 나타냅니다. 두 위치에서 모두 0은면이 인접하지 않음을 ...

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로고 감지를 위해 AI 또는 신경망 사용
비디오 파일 내부의 TV 채널 로고를 감지하려고하므로 입력 .mp4비디오가 주어지면 특정 프레임, 즉 첫 번째 프레임에 해당 로고가 있는지 여부를 감지하십시오. 로고는 사전에 동일하지만 크기가 100 % 같지는 않지만 위치는 항상 고정되어 있습니다. 이미 패턴 일치 기반 접근 방식이 있습니다. 그러나 패턴 크기가 100 % 같아야합니다. 이를 달성하기 위해 딥 ...


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DNN의 실제 사용에있어 백색 잡음이 얼마나 많은 문제입니까?
나는 심층 신경망이 비교적 쉽게 바보 ( 링크 )되어 신뢰 주제에서 완전히 (또는 적어도 대부분) 합성 / 인공 이미지를 인식하는 데 높은 신뢰를 줄 수 있음을 읽었습니다 . 개인적으로, 나는 합성 / 인공 이미지에 대해 높은 신뢰를주는 DNN의 큰 문제는 보이지 않지만, 화이트 노이즈 ( link )에 대한 높은 신뢰도 ...
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