Вопросы с тегом «deep-network»

9
Как это возможно, что глубокие нейронные сети так легко одурачить?
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?




4
Ограничена ли способность распознавания образов CNN обработкой изображений?
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.

2
Должны ли глубокие остаточные сети рассматриваться как совокупность сетей?
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, ...

5
Почему глубоких нейронных сетей и глубокого обучения недостаточно для достижения общего интеллекта?
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. ...




1
Какую проблему представляет белый шум для реального использования DNN?
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 ...

2
В чем разница между гиперболическим касательным и сигмовидными нейронами?
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 ...
Используя наш сайт, вы подтверждаете, что прочитали и поняли нашу Политику в отношении файлов cookie и Политику конфиденциальности.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.