Свързани публикации 'convolutional-network'
Архитектура и обучение на конволюционни невронни мрежи (7 точки):
Тази публикация предоставя подробности за архитектурата на Конволюционната невронна мрежа (CNN), функциите и обучението на всеки слой, завършвайки с резюме на обучението на CNN.
Основната CNN архитектура се състои от: Input-›(Conv+ReLU)-›Pool-›(Conv+ReLU)-›Pool-› Flatten-›Fully Connected-›Softmax-›Output Извличането на функции се извършва в слоевете Convolutional layer+ReLU и Pooling, а класификацията се извършва в слоевете Fully Connected и Softmax.
3. Първи..
Илюстрация (GIF) за обяснение на дълбоки конволюционни мрежи (DCNN)
В света на компютърното зрение най-основният и често срещан алгоритъм за разпознаване на изображения е конволюционната мрежа. С популярността на рамки като tensorflow и pytorch, стана по-лесно да се използват конволюционни мрежи и вместо да имплементираме назад, можем просто да се съсредоточим върху напред.
Тази статия предполага, че всички сме запознати с конволюционните мрежи, така че няма да навлизаме в много подробности тук.
Вместо това просто ще използвам няколко GIF-а, за да освежа..
Демистифициране на конволюционните невронни мрежи: Ръководство за терминологии и функционалност ⚡️
Здравейте всички.. От последните няколко дни измисляхме на каква тема да бъде написан последният блог. И така, днес в този блог ще обсъждаме конволюционните невронни мрежи и какъв е основният метод за създаване на модел на конволюционна невронна мрежа 📑.
Моделите на конволюционните невронни мрежи са от много различни типове и различни неща, но тук ще обсъдим най-често срещания начин за създаване на основен CNN модел. така, Lessgooo..!!
Винаги, когато работим върху конволюционни невронни..
Нови материали
Записване на грешки — Как да записвате грешки във вашето приложение, за да ги отстраните по-късно
Записването на грешки е важна част от „обработването на грешки“. Накратко, когато възникнат определени грешки в програмите, вие искате да знаете за това. Това е особено важно при грешки.
Ти..
Кратко въведение в теорията на графите
Кратко въведение в теорията на графите
Втора част: внедряване на python на пълни графики
В моята предишна статия въведох три основни концепции за графите: върхове, ръбове и тегла. В тази..
Днес ще пиша за машинно обучение. Смятам се за ентусиаст, а не за експерт, така че имайте това предвид. С това казано, искам...
Днес ще пиша за машинно обучение. Смятам се за ентусиаст, а не за експерт, така че имайте това предвид. С това казано искам да обясня защо машинното обучение има значение. За да бъда съвсем..
Какво е структурно типизиране и как Typescript го използва в своя полза?
Всички знаят тези дни, че „Typescript е строго синтактично надмножество на JavaScript и добавя незадължително статично въвеждане към езика.“. Но какво всъщност означава? Защо миграцията от..
3 начина за премахване на дубликати от масив в Javascript
Вие сте уеб разработчик? Програмист ли си? Тогава ще сте запознати с JavaScript и различните му вградени функции, методи и т.н. за различни реализации, проблеми и цели. Един от тези широко..
Архитектура и обучение на конволюционни невронни мрежи (7 точки):
Тази публикация предоставя подробности за архитектурата на Конволюционната невронна мрежа (CNN), функциите и обучението на всеки слой, завършвайки с резюме на обучението на CNN...
Създайте разширение за Chrome с помощта на Angular
Този урок е базиран на манифеста на разширението на chrome версия 3 (MV3), а също и на Angular версия 2+ (2, 3 и...). Ако не сте използвали манифест версия 3, можете да следвате този урок ,..