Intelligenza artificiale convolutional-neural-networks

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Gli scienziati sanno cosa sta accadendo all'interno delle reti neurali artificiali?

Scienziati o esperti di ricerca sanno dalla cucina cosa sta succedendo all'interno di una complessa rete neurale "profonda" con almeno milioni di connessioni attivate in un istante? Comprendono il processo alla base di ciò (ad es. Cosa sta accadendo all'interno e come funziona esattamente) o è oggetto di dibattito? Ad …

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Come è possibile che le reti neurali profonde vengano ingannate così facilmente?

La pagina / studio seguente dimostra che le reti neurali profonde vengono facilmente ingannate dando previsioni di elevata sicurezza per immagini irriconoscibili, ad es. Come è possibile? Potete per favore spiegare idealmente in un inglese semplice?

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In che modo le reti neurali possono gestire dimensioni di input variabili?

Per quanto ne so, le reti neurali hanno un numero fisso di neuroni nello strato di input. Se le reti neurali vengono utilizzate in un contesto come la PNL, frasi o blocchi di testo di varie dimensioni vengono inviati a una rete. In che modo le dimensioni variabili di input …

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In una CNN, ogni nuovo filtro ha pesi diversi per ciascun canale di input o gli stessi pesi di ciascun filtro vengono utilizzati nei canali di input?

La mia comprensione è che lo strato convoluzionale di una rete neurale convoluzionale ha quattro dimensioni: input_channels, filter_height, filter_width, number_of_filters. Inoltre, sono consapevole che ogni nuovo filtro viene contorto su TUTTI i canali di input (o mappe di funzionalità / attivazione dal livello precedente). TUTTAVIA, il grafico sotto di CS231 …

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La capacità di riconoscimento dei pattern delle CNN è limitata all'elaborazione delle immagini?

Una rete neurale convoluzionale può essere utilizzata per il riconoscimento di modelli in un dominio problematico in cui non esistono immagini preesistenti, ad esempio rappresentando graficamente dati astratti? Sarebbe sempre meno efficiente? Questo sviluppatore afferma che lo sviluppo attuale potrebbe andare oltre, ma non se ci fosse un limite al …

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Qual è la differenza tra una rete neurale convoluzionale e una normale rete neurale?

Ho visto questi termini molto diffusi in questo sito, in particolare nei tag convolutional-neural-networks e neural-networks . So che una rete neurale è un sistema vagamente basato sul cervello umano. Ma qual è la differenza tra una rete neurale convoluzionale e una normale rete neurale? Uno è solo molto più …

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Come gestire le immagini di grandi dimensioni nella CNN?

Supponiamo che ci siano 10K immagini di dimensioni 2400 x 2400 da usare in CNN. A mio avviso, i computer convenzionali che le persone useranno saranno utili. Ora la domanda è come gestire dimensioni di immagini così grandi dove non vi sono privilegi di downsampling. Ecco i requisiti di sistema: …

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Quali topologie sono in gran parte inesplorate nell'apprendimento automatico? [chiuso]

Chiuso . Questa domanda deve essere più focalizzata . Al momento non accetta risposte. Vuoi migliorare questa domanda? Aggiorna la domanda in modo che si concentri su un problema solo modificando questo post . Chiuso 24 giorni fa . Geometria e AI Matrici, cubi, strati, pile e gerarchie sono ciò …

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Reti neurali convoluzionali con immagini di input di diverse dimensioni - Segmentazione dell'immagine

Sto affrontando il problema di avere immagini di dimensioni diverse come input in un'attività di segmentazione. Si noti che le immagini non hanno nemmeno le stesse proporzioni. Un approccio comune che ho trovato in generale nel deep learning è quello di ritagliare le immagini, come è anche suggerito qui . …

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Quali sono le caratteristiche del collo di bottiglia?

Nel post del blog Creazione di potenti modelli di classificazione delle immagini utilizzando pochissimi dati , vengono menzionate le funzionalità del collo di bottiglia. Quali sono le caratteristiche del collo di bottiglia? Cambiano con l'architettura utilizzata? Sono l'output finale degli strati convoluzionali prima dello strato completamente connesso? Perché si chiamano …

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Quale strato consuma più tempo nell'allenamento della CNN? Livelli di convoluzione vs livelli FC

In Convolutional Neural Network, quale strato consuma il massimo tempo in allenamento? Livelli di convoluzione o livelli completamente connessi? Possiamo prendere l'architettura AlexNet per capirlo. Voglio vedere l'interruzione del tempo del processo di allenamento. Voglio un confronto dei tempi relativi in modo che possiamo prendere qualsiasi configurazione GPU costante.

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Utilizzo della rete neurale per riconoscere i modelli nelle matrici

Sto cercando di sviluppare una rete neurale in grado di identificare le caratteristiche di progettazione nei modelli CAD (ad esempio slot, boccole, fori, tasche, gradini). I dati di input che intendo utilizzare per la rete sono una matrice anxn (dove n è il numero di facce nel modello CAD). Un …

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Quali sono i modelli che potrebbero sostituire le reti neurali nel prossimo futuro?

Esistono possibili modelli che potrebbero sostituire le reti neurali nel prossimo futuro? E ne abbiamo persino bisogno? Qual è la cosa peggiore dell'utilizzo delle reti neurali in termini di efficienza?

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Usa AI o Neural Network per il rilevamento del logo

Sto cercando di rilevare il logo di un canale TV all'interno di un file video, quindi semplicemente dato un .mp4video di input , rilevare se ha quel logo presente in un frame specifico, dire il primo frame o no. Abbiamo quel logo in anticipo (anche se potrebbe non essere la …

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Qual è la differenza tra un campo ricettivo e una mappa caratteristica?

In una CNN, il campo ricettivo è la porzione dell'immagine utilizzata per calcolare l'output del filtro. Ma l'output di un filtro (che è anche chiamato "feature map") è l'input del filtro successivo. Qual è la differenza tra un campo ricettivo e una mappa caratteristica?

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