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(4013)
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沙龙
1
回答
文本分析中最有效的机器学习算法
deep-learning
、
nlp
、
cnn
、
sentiment-analysis
从理解NLP的
卷积
神经网络
的角度来看,
卷积
神经网络
不仅适用于
图像识别
,也适用于NLP。 一般来说,CNN是否是NLP文本分析的最佳选择,例如情感分析?
浏览 0
提问于2018-07-23
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1
回答
图像质量
神经网络
方案
machine-learning
、
computer-vision
、
artificial-intelligence
、
neural-network
我试图创建一个
神经网络
项目,以确定彩色图像的质量,并返回是否通过质量检查。这一质量检查将在包含50%好照片
和
50%坏照片的2000份样本中确定
和
培训。我正在尝试创建以下
神经网络
2x隐层==>层1= 1638400,2层= 409600神经元我的问题是,在简单的异或训练中,我们可以很容易地用两个输入,一个隐藏层,包括两个神经元
和
一个输出神经元。
浏览 5
提问于2015-05-21
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2
回答
什么时候是深度
神经网络
(DNN)而不是NN?
neural-network
、
deep-learning
什么时候将
神经网络
定义为深度
神经网络
(DNN)而不是
神经网络
? 据我所知,DNN是具有多层的
神经网络
,简单的
神经网络
通常有较少的层数。但又有多少人呢?还是有其他的定义?
浏览 0
提问于2016-12-28
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2
回答
图像识别
能处理那些不能直接看到决定质量的类吗?
python
、
keras
、
image-recognition
我有以下问题,不太确定它是否可以通过
图像识别
(
和
卷积
神经网络
)解决。,这是一个通过
图像识别
可以管理的问题吗?我已经研究过用于
图像识别
的示例(主要是Keras教程),它们都处理了明显可见的问题(比如“图像显示猫还是狗”)。浏览我的数据集,我意识到,有些图片是相
浏览 0
提问于2019-02-25
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1
回答
如何正确叠加capsnet (胶囊
神经网络
)?
python
、
tensorflow
、
deep-learning
、
neural-network
、
conv-neural-network
胶囊
神经网络
采用
卷积
、原胶囊和数字胶囊层。同时,采用
卷积
和
最大池层的
卷积
神经网络
。我想对
卷积
神经网络
和
胶囊
神经网络
进行比较。下面的表格是我的cnn模型的
架构
。我需要在胶囊
神经网络
上做一个类似的结构。那么,如何正确地叠加胶囊
神经网络
,堆栈胶囊
神经网络
是什么样的呢?
浏览 10
提问于2022-12-02
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2
回答
重要的CNN
架构
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
你应该知道哪些重要的CNN
架构
?在ImageNet ILSVRC挑战中,CNN的
架构
做得很好吗?哪些CNN
架构
是转移学习的好候选者?
浏览 0
提问于2017-08-26
得票数 0
2
回答
建设CNN,需要更多的图片
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
我正在建立一个定制的
卷积
神经网络
来进行
图像识别
。我遇到的问题是,只有大约100张图片可以训练
和
测试。从我的研究
和
模型结果来看,这还不够。
浏览 0
提问于2017-12-13
得票数 -2
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1
回答
卷积
神经网络
块表示法
neural-network
、
deep-learning
、
image-classification
、
convolution
“
图像识别
的深度残差学习”的论文在图3中说明了它们的剩余网络如下:我不是
神经网络
专家,所以有人能解释一下“3x3conv,256,/2”上面的高亮符号是什么意思吗?第一部分是清晰的(具有3x3像素窗口的
卷积
神经网络
),但是"256“
和
"/2”是什么?
浏览 0
提问于2020-03-27
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5
回答
机器学习中的尺寸跳变
machine-learning
、
image-recognition
机器学习中的尺寸跳跃问题(发生在
卷积
神经网络
和
图像识别
中)是什么?我已经搜索过了,但是我得到的只是关于物质形状变形的物理信息。如果有人用一个与机器学习有关的例子来解释它,我会更有帮助。
浏览 0
提问于2016-05-26
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2
回答
应用
神经网络
进行
图像识别
machine-learning
、
image-processing
、
neural-network
、
deep-learning
、
conv-neural-network
在对图像进行精巧的边缘检测之后,
神经网络
是如何进行
图像识别
的?我不是在寻找代码,我想知道
神经网络
实际上是如何工作的,以便从一组图像中匹配图像的相似性。 在输入层、隐藏层等方面应该考虑什么?
浏览 0
提问于2016-05-19
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1
回答
深度学习、深层
神经网络
、人工
神经网络
和
进一步术语的确切区别是什么?
neural-network
、
deep-learning
、
cnn
、
rnn
然而,我读过几次这样的话:我知道前馈
神经网络
是什么,但据我所知,深
神经网络
是指在输入
和
输出层之间有多个层次的所有人工
神经网络
?此外,我看到有各种各样的深度学习
架构
,例如:残差
神经网络
深玻耳兹曼机 ..。然而,维基百科现在也让我很难区分所有的术语,它说:“深层
神经网络
、深层信念网络、递归
神经网络
浏览 0
提问于2019-07-15
得票数 3
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1
回答
卷积
神经网络
的正确结构是什么?
machine-learning
、
neural-network
、
convolution
、
deep-learning
我已经看到了几种不同的
卷积
神经网络
(CNN)的
架构
。我搞不懂哪一种是标准,以及如何决定使用什么。我并不为所使用的层数或所涉及的参数数目感到困惑,而是对网络的组件感到困惑。假设: CL,SL,CL,SL,CM,Softmax
架构
2(我们最终真的需要NN吗?)
浏览 2
提问于2014-10-17
得票数 3
2
回答
在AdamOptimizer中使用动态学习率有意义吗?
tensorflow
、
deep-learning
我正在开发一个基于三个类的
图像识别
的
卷积
神经网络
。我建立了一个基于AlexNet的模型来训练。我想知道两件事: AdamOptimizer在内部执行学习速率衰减(从固定的给定值)还是不执行?
浏览 1
提问于2017-01-03
得票数 9
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2
回答
对象识别的最佳
架构
conv-neural-network
、
object-recognition
、
hierarchical-temporal-memory
我正在评估使用HTM (分层时间记忆)
和
CNN (
卷积
神经网络
)进行目标识别的选项。在这种情况下,哪种
架构
(模型)最合适?
浏览 6
提问于2016-10-05
得票数 2
3
回答
如何从只读存储器(实际上是BlockRAM )中获取系数以用于矩阵乘法?
conv-neural-network
、
matrix-multiplication
、
vivado
、
digital-design
我们是设计基于FPGA的
卷积
神经网络
加速器的大四学生。到目前为止,我承认这不是一个清晰的解释。但这里的主要问题是我们需要访问同时顺序存储在块ram中的5*5*6*16滤波器系数。
浏览 6
提问于2019-11-20
得票数 0
1
回答
解释
卷积
神经网络
体系结构中的全连接层
neural-network
、
conv-neural-network
我正在尝试解释这个
神经网络
架构
。3×3×32
卷积
2×2 MaxPool降压3×3×64
卷积
2×2 MaxPool降压平坦1×128全连接降压128×10全连接软最大 我在这里搞混了,1×128全连接
和
128×10全连接是什么意思?
浏览 29
提问于2021-04-20
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2
回答
TDNN
和
CNN有什么区别?
neural-network
、
deep-learning
、
cnn
我读过关于时间延迟
神经网络
(TDNN)的文章,我不确定我是否理解它。据我所知,tdnn的工作
原理
就像一维
卷积
神经网络
(CNN)。 如果这些体系结构存在的话,它们之间有什么区别?
浏览 0
提问于2021-01-20
得票数 1
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1
回答
为什么我的机器学习算法被卡住了?
machine-learning
、
deep-learning
、
neural-network
、
backpropagation
、
activation-function
因此,我认为最好的选择是使用LeakyRelu作为输入层
和
隐藏层,然后使用tanh或sigmoid作为输出层。但是,如果我使用LeakyRelu作为inpunt
和
隐藏层,然后使用tanh作为输出,它将保持在12-14% (这就像随机猜测一个数字一样)。我使用的是一个从github用户那里获得的
神经网络
: 他在网上发表了一篇关于
神经网络
的研究论文,这是谷歌最热门的文章之一。我一开始就是这样找到的。
浏览 2
提问于2020-06-01
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1
回答
一种分层训练
卷积
神经网络
machine-learning
、
neural-network
、
deep-learning
、
conv-neural-network
是否有方法逐层训练
卷积
神经网络
(而不是端到端),以了解每一层对最终
架构
性能的贡献?
浏览 2
提问于2017-03-31
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1
回答
Encog或Neuroph有可能在Android上运行吗?
android
、
neural-network
、
encog
我正在编写一个Android应用程序,将执行
图像识别
和
分析。我听说
神经网络
是进行
图像识别
的较好方法之一,并试图将Mike‘’Neill在CodeProject上的库移植到Win32的优秀手写数字识别应用程序中。然而,最近有人告诉我Encog
和
Neuroph这两个优秀的用于
神经网络
/
图像识别
的Java库。我只需要
神经网络
工作,我将写我自己的
图像识别
套件周围的另一个
神经网络
库。
浏览 3
提问于2012-01-02
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