통계 및 빅 데이터 conv-neural-network

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분산 스케일링 이니셜 라이저와 xavier 이니셜 라이저의 차이점은 무엇입니까?

Tensorflow의 ResNet 구현에서 분산 스케일링 이니셜 라이저를 사용하고 xavier 이니셜 라이저가 인기가 있음을 알았습니다. 나는 이것에 대한 경험이 많지 않아 실제로는 더 낫습니까?

20 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network tensorflow

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수면 단계 분류 작업을하고 있습니다. 나는이 주제에 관한 몇몇 연구 기사를 읽었으며 그 중 많은 것들이 SVM 또는 앙상블 방법을 사용했습니다. 1 차원 EEG 신호를 분류하기 위해 회선 신경망을 사용하는 것이 좋은 생각입니까? 나는 이런 종류의 일에 처음이다. 내가 잘못 물어 보면 용서해주세요

20 neural-networks svm conv-neural-network signal-processing

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CNN에서 완전히 연결된 계층의 기능은 무엇입니까?

회선 및 풀링 계층을 이해하지만 CNN에서 완전히 연결된 계층의 이유를 알 수 없습니다. 이전 레이어가 출력 레이어에 직접 연결되지 않은 이유는 무엇입니까?

19 neural-networks deep-learning conv-neural-network

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컨볼 루션 레이어 : 패딩 또는 패딩?

AlexNet 아키텍처는 그림과 같이 제로 패딩을 사용합니다. 그러나이 패딩이 도입 된 이유는 논문에 설명되어 있지 않습니다. Standford CS 231n 과정에서는 공간 크기를 보존하기 위해 패딩을 사용합니다. 이것이 패딩이 필요한 유일한 이유인지 궁금합니다. 공간 크기를 유지할 필요가 없다면 패딩을 제거 할 수 있습니까? 더 깊이 들어가면 공간 크기가 매우 빠르게 줄어 …

19 conv-neural-network convolution

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'학습 학습'과 '도메인 적응'의 차이점은 무엇입니까?

'학습 학습'과 '도메인 적응'간에 차이가 있습니까? 나는 컨텍스트에 대해 잘 모르지만, 우리는 일부 데이터 세트 1을 가지고 그것을 훈련하고, 그 후에 우리는 처음부터 다시 학습하지 않고 모델을 적응시키고 싶어하는 또 다른 데이터 세트 2를 가지고 있습니다. '도메인 적응'은이 문제를 해결하는 데 도움이됩니다. Convolutional Neural Networks 분야에 따르면 : '학습 학습'이란 …

19 deep-learning terminology conv-neural-network transfer-learning domain-adaptation

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Conv1D와 Conv2D의 차이점은 무엇입니까?

나는 케라 컨볼 루션 문서 를 겪고 있었고 Conv1D와 Conv2D의 두 가지 유형의 경련을 발견했습니다. 나는 웹 검색을했는데 이것이 Conv1D와 Conv2D에 대해 내가 이해하는 것입니다. Conv1D는 시퀀스에 사용되고 Conv2D는 이미지에 사용됩니다. 나는 항상 컨볼 루션 신경 네트워크가 이미지에만 사용되었고 CNN이 이런 식으로 시각화되었다고 생각했습니다. 이미지는 큰 행렬로 간주되며 필터가이 행렬 …

19 machine-learning neural-networks conv-neural-network keras

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컨볼 루션 신경망에서 최대 풀링이 필요한 이유는 무엇입니까?

가장 일반적인 컨볼 루션 신경망에는 출력 기능의 크기를 줄이기 위해 풀링 레이어가 포함되어 있습니다. 왜 단순히 컨볼 루션 레이어의 보폭을 증가 시켜서 같은 것을 달성 할 수 없었습니까? 풀링 레이어가 필요한 이유는 무엇입니까?

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CNN, 커널 및 스케일 / 회전 불변성 정보

CNN과 관련하여 혼란스러워하는 몇 가지 질문이 있습니다. 1) CNN을 사용하여 추출한 기능은 스케일과 회전이 변하지 않습니까? 2) 데이터와의 컨볼 루션에 사용하는 커널은 이미 문헌에 정의되어 있습니까? 이 커널들은 어떤 종류입니까? 응용 프로그램마다 다릅니 까?

18 neural-networks deep-learning conv-neural-network

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신경망을 훈련 할 때 훈련 / 테스트 오류가 갑자기 떨어지는 원인은 무엇입니까?

신경망 훈련 중 특정 시대에서 몇 번의 테스트 / 훈련 오류가 갑자기 떨어지는 것을 보았습니다.이 성능 향상의 원인은 무엇입니까? 이 이미지는 Kaiming He 's Github에서 가져 왔지만 유사한 논문이 많은 논문에 나타납니다.

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컨볼 루션 뉴럴 네트워크의 기능 맵 수

컨볼 루션 신경망을 배울 때 다음 그림에 관한 질문이 있습니다. 1) 레이어 1의 C1에는 6 개의 기능 맵이 있습니다. 6 개의 컨볼 루션 커널이 있습니까? 각 컨볼 루션 커널은 입력을 기반으로 기능 맵을 생성하는 데 사용됩니다. 2) 레이어 2의 S1에는 6 개의 기능 맵이 있고 C2에는 16 개의 기능 맵이 …

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Convolutional Neural Network에서 컨볼 루션 단계는 무엇을합니까?

컴퓨터 비전에서의 응용으로 인해 CNN (Convolutional Neural Network)을 연구하고 있습니다. 저는 표준 피드 포워드 신경망에 이미 익숙하므로 일부 사람들이 CNN을 이해하는 데 도움이 될 수 있기를 바랍니다. CNN에 대한 생각은 다음과 같습니다. 기존 피드 포워드 NN에는 각 요소가 "입력 레이어"에서 NN에 입력 한 기능 벡터로 구성된 학습 데이터가 있으므로 이미지 …

16 neural-networks deep-learning conv-neural-network convolution

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컨볼 루션 네트워크에서 컨볼 루션 필터 수의 중요성은 무엇입니까?

회선 레이어의 필터 수는 무엇을 전달합니까? 이 수치는 아키텍처의 성능 또는 품질에 어떤 영향을 미칩니 까? 항상 더 많은 수의 필터를 선택해야합니까? 무엇이 좋은가요? 그리고 사람들은 어떻게 다른 레이어에 다른 수의 필터를 할당합니까? 나는이 질문을보고 의미 : CNN에서 회선 연산자의 수를 결정하는 방법? 대답은 필터와 크기가 다른 3 개의 회선 …

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컨볼 루션 신경망에 얼마나 많은 데이터가 필요합니까?

약 1,000,000 개의 매개 변수가있는 CNN (Convolutional Neural Network)을 사용하는 경우 얼마나 많은 훈련 데이터가 필요한지 (확률 적 경사 하강을 가정하고 있음)? 경험 법칙이 있습니까? 추가 사항 : 확률 적 그라디언트 디센트 (예 : 1 회 반복 64 패치)를 수행 할 때 ~ 10000 회 반복 후 분류기의 정확도는 대략 …

15 machine-learning neural-networks deep-learning conv-neural-network

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연결주의 시간 분류 (CTC) 란 무엇입니까?

광학 문자 인식 (OCR) 프로젝트를 수행하려고합니다. 몇 가지 연구를 한 후에 흥미로운 것으로 보이는 아키텍처 인 CNN + RNN + CTC를 발견했습니다. CNN (Convoluted Neural Network) 및 RNN (Recurrent Neural Network)에 익숙하지만 CTC (Connectionistor Temporal Classification) 란 무엇입니까? 평신도의 용어로 설명하고 싶습니다.

15 machine-learning deep-learning conv-neural-network rnn

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딥 러닝 용 Adam 최적화 프로그램에 바이어스 보정 용어를 포함시키는 것이 중요한 이유는 무엇입니까?

저는 Deep Learning 의 Adam 최적화 프로그램에 대해 읽었으며 Begnio, Goodfellow 및 Courtville 의 새 책 Deep Learning 에서 다음 문장을 보았습니다. Adam은 원점에서의 초기화를 설명하기 위해 1 차 모멘트 (모멘텀 항) 및 (비 중심) 2 차 모멘트의 추정치에 대한 바이어스 보정을 포함합니다. 이러한 바이어스 보정 항을 포함하는 주된 이유는 …

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