Введение: Глубокое обучение стало свидетелем замечательных достижений в последние годы благодаря разработке сложных архитектур нейронных сетей, которые раздвигают границы производительности. Одной из таких новаторских архитектур является InceptionNet, также известная как GoogLeNet. В этом сообщении блога мы рассмотрим архитектуру InceptionNet, поймем ее уникальные принципы проектирования, углубимся в концепцию начальных модулей и предоставим практическую реализацию кода с использованием..

Краткий обзор сверточной нейронной сети и ее основных компонентов. Сверточные сети (CovNets) — это нейронные сети, в основном используемые для классификации изображений. По сути, это несколько слоев, наложенных друг на друга в иерархическом порядке для наилучшего извлечения признаков и прогнозирования классов. Различные типы сверточных нейронных сетей (CNN) различаются по количеству слоев, а также по типу и требуют точной настройки параметров, которые наилучшим образом обеспечивают..

Введение Сверточная нейронная сеть (CNN) представляет собой сетевую архитектуру для глубокого обучения, которая учится непосредственно на данных. CNN особенно полезны для поиска шаблонов в изображениях для распознавания объектов. Они также могут быть весьма эффективными для классификации данных, не связанных с изображениями, таких как аудио, временные ряды и данные сигналов. Детекторы ядра или фильтра или функции В сверточной нейронной сети ядро ​​представляет собой не что..

Выражение лица — одна из самых эффективных форм невербального общения. Выражение лица в основном говорит о душевном состоянии человека. Модель распознавания выражений лица (FER) может использоваться различными компаниями для отслеживания психического здоровья своих сотрудников. Модель FER может использоваться учителями в среде онлайн-обучения, чтобы учителя могли узнать, проявляют ли их ученики интерес к лекции или нет. Поскольку технологии развиваются очень быстро, мы знаем, что в..

Всем привет и добро пожаловать в новый блог о науке о данных и машинном обучении! Этот код для проекта, о котором я рассказываю в этом блоге, можно найти в следующем репозитории GitHub: https://github.com/ariehlev/clasification-dog-breed-cnn . Обзор проекта и постановка проблемы Сегодня мы поговорим о сверточных нейронных сетях и о том, как мы можем использовать их для выполнения задачи классификации изображений. В этом случае мы будем классифицировать породы собак. Однако, чтобы..

Компьютерное зрение: Создание машин для просмотра и интерпретации мира. Мы собираемся узнать, как захватывать, удалять шумы, увеличивать, предварительно обрабатывать, подготавливать изображения и входные видеоданные для построения моделей машинного обучения. Всю эту неделю мы будем обсуждать различные важные моменты, которым обычно вас не учат на уроках. Часть 1. Обеспечение захвата входных данных компьютерного зрения и сообщения об ошибках На практике вот что для вас означает..