«deep-network» 태그된 질문





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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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깊은 잔상 네트워크를 네트워크의 앙상블로 간주해야합니까?
문제는 Deep Residual Networks ( ResNets ) 의 아키텍처에 관한 것 입니다. 5 개 주요 트랙 모두 에서 "Large Scale Visual Recognition Challenge 2015"(ILSVRC2015) 에서 1 위를 차지한 모델 : ImageNet 분류 : "Ultra-deep"(quote Yann) 152 층 그물 ImageNet 감지 : 2 차보다 16 % 우수 ImageNet 현지화 : 2 ...

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딥 뉴럴 네트워크와 딥 러닝이 일반 인텔리전스를 달성하기에 부족한 이유는 무엇입니까?
딥 러닝 (DL) 및 딥 (er) 네트워크와 관련된 모든 것은 "성공적인"것처럼 보이며 최소한 매우 빠르게 진행되며 AGI에 도달했다는 신념을 배양합니다. 이것은 대중적인 상상력입니다. DL은 AGI 생성을 포함하여 많은 문제를 해결하기위한 엄청난 도구입니다. 그러나 충분하지 않습니다. 도구는 필요한 성분이지만 종종 불충분합니다. 도메인의 주요 인물은 다른 곳에서 진행하고 있습니다. 이 보고서 / ...



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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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