Вопросы с тегом «deep-network»

Следующая страница / исследование демонстрирует, что глубокие нейронные сети легко одурачить, предоставляя высоконадежные прогнозы для неузнаваемых изображений, например Как это возможно? Можете ли вы объяснить в идеале на простом английском языке?

63 convolutional-neural-networks  image-recognition  deep-network  computer-vision 

Я новичок в искусственном интеллекте, и я хотел бы знать простыми словами, что такое концепция нечеткой логики? Как это помогает и когда это используется?

38 deep-network  terminology  fuzzy-logic 

Когда вы пишете свой алгоритм, как вы узнаете, сколько нейронов нужно на один слой? Существуют ли какие-либо методы для определения оптимального количества из них, или это практическое правило?

28 deep-network  search  neurons 

Как нейронная сеть, имеющая «глубокое» прилагательное, на самом деле отличается от других подобных сетей?

25 neural-networks  machine-learning  deep-network  terminology  comparison 

Можно ли использовать сверточную нейронную сеть для распознавания образов в проблемной области, где нет уже существующих изображений, например, путем графического представления абстрактных данных? Это всегда будет менее эффективным? Этот разработчик говорит, что текущая разработка может пойти дальше, но не в том случае, если существует предел вне распознавания изображений.

21 deep-network  neural-networks  image-recognition  convolutional-neural-networks 

Речь идет об архитектуре Deep Residual Networks ( ResNets ). Модель, занявшая 1-е место на «Large Scale Visual Recognition Challenge 2015» (ILSVRC2015) по всем пяти основным трекам: Классификация ImageNet: «Сверхглубокие» (цитата Янн) 152-слойные сетки Обнаружение ImageNet: 16% лучше, чем второе Локализация ImageNet: 27% лучше, чем 2-й COCO Detection: 11% лучше, …

12 neural-networks  machine-learning  deep-network  deep-learning  pattern-recognition 

Все, что связано с Deep Learning (DL) и глубокими (er) сетями, кажется «успешным», по крайней мере, очень быстрым, развивая веру в то, что AGI достижим. Это популярное воображение. DL - это потрясающий инструмент для решения многих проблем, включая создание AGI. Однако этого недостаточно. Инструмент является необходимым компонентом, но часто недостаточным. …

11 deep-learning  deep-network  agi 

Я читал, что большинство проблем можно решить с помощью 1-2 скрытых слоев. Откуда ты знаешь, что тебе нужно больше 2? Для каких проблем они вам понадобятся (приведите пример)?

11 deep-network  hidden-layers 

Какой цели служит метод «выбывания» и как он улучшает общую производительность нейронной сети?

10 deep-network  overfitting  performance 

Какое определение для глубокой нейронной сети? Почему они так популярны или важны?

10 machine-learning  deep-learning  terminology  deep-network  definitions 

Я читал, что глубокие нейронные сети могут быть относительно легко обмануты ( ссылка ), чтобы дать высокую степень уверенности в распознавании синтетических / искусственных изображений, которые полностью (или, по крайней мере, в основном) находятся вне предмета доверия. Лично я не вижу большой проблемы с DNN, дающей высокую достоверность этим синтетическим …

9 neural-networks  deep-network  image-recognition  convolutional-neural-networks  signal-processing 

Две общие функции активации, используемые в глубоком обучении, - это функция гиперболического тангенса и функция активации сигмовидной кишки. Я понимаю, что гиперболический тангенс - это просто изменение масштаба и перевод сигмоидальной функции: tanh(z)=2σ(z)−1tanh⁡(z)=2σ(z)−1\tanh(z) = 2\sigma(z) - 1, Есть ли существенная разница между этими двумя функциями активации и, в частности, когда …

8 neural-networks  machine-learning  deep-network  comparison  hidden-layers