Понимание того, что происходит внутри нейронной сети, имеет решающее значение для построения, отладки и точной настройки моделей глубокого обучения. Одним из эффективных способов получить представление о вашей модели является визуализация ее промежуточных слоев. В этой статье мы рассмотрим, как добиться этого с помощью Python. Введение Нейронные сети можно рассматривать как серию взаимосвязанных слоев. Эти уровни преобразуют входные данные в значимые представления по мере их..

Наши еженедельные субботы с искусственным интеллектом (ласково называемые AI6) становятся все более интересными. Научную фантастику можно оживить всего несколькими щелчками мыши. Было очень интересно узнать о сверточной нейронной сети (CNN или ConvNet) и о том, как ИИ может иметь глаза. CNN - это класс глубоких искусственных нейронных сетей с прямой связью, которые чаще всего применяются для анализа визуальных образов. На видео Стэнфордского университета был показан доктор философии..

Авторы Yunxuan Zeng и Siyu Shen , аспиранты Инициативы по науке о данных, Университет Брауна. Введение Как мы заявили в наших блогах Часть I и Часть II , цель нашего проекта — создать эффективные модели глубокого обучения для прогнозирования различных типов болезни листьев маниоки. Сначала мы применили предварительно обученный VGG16 в качестве базовой модели с приблизительной точностью проверки 60%. Чтобы разработать модель с более высокой производительностью, в этом проекте мы..

Концепция белого ящика рецептивных полей Привет девочки/парни!! Добро пожаловать !! Давно я придумал блог :( В любом случае, сегодня мы будем рисовать Черный ящик рецептивного поля и делать его белым :) также мы придумаем ФОРМУЛУ для расчета рецептивного поля сети. Эту статью можно использовать как дополнение к этой статье https://medium.com/mlreview/a-guide-to-receptive-field-arithmetic-for-convolutional-neural-networks-e0f514068807 от Dang Ха Хиен Пожалуйста,..

Что такое семантическая сегментация? Семантическая сегментация изображения - это задача классификации каждого пикселя изображения из предопределенного набора классов. В следующем примере классифицируются разные объекты. В приведенном выше примере пиксели, принадлежащие транспортному средству, классифицируются в классе «транспортное средство», пиксели, соответствующие дорогам, помечены как «дорога» и т. Д. Обычно в изображении с различными объектами мы хотим знать, какой пиксель..

Компьютеры, способные думать сами, долгое время были предметом обсуждения. Было легко увлечься шумихой и преувеличениями, созданными этим, что многие представители старшего поколения отмахиваются от этих достижений, как если бы это были сцены из научно-фантастического фильма. Уже нет, есть достаточно веских доказательств того, что некоторые из этих выдумок могут в конечном итоге оказаться правдой. В настоящее время вы можете внести чек в автомат и получить точную сумму, которая вам нужна...