প্রশ্ন ট্যাগ «convolutional-neural-networks»

বিজ্ঞানীরা বা গবেষণা বিশেষজ্ঞরা কি রান্নাঘর থেকে জানেন যে জটিল "গভীর" নিউরাল নেটওয়ার্কের ভিতরে কী ঘটছে, তাত্ক্ষণিকভাবে কমপক্ষে কয়েক মিলিয়ন সংযোগ স্থাপন করছে? তারা কি এর পেছনের প্রক্রিয়াটি বুঝতে পারে (উদাহরণস্বরূপ ভিতরে কী ঘটছে এবং এটি ঠিক কীভাবে কাজ করে), বা এটি বিতর্কের বিষয়? উদাহরণস্বরূপ এই গবেষণা বলছে: তবে তারা …

69 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks  explainable-ai 

নিম্নলিখিত পৃষ্ঠা / অধ্যয়নটি বোঝায় যে অজ্ঞাতনামা চিত্রগুলির জন্য উচ্চ আত্মবিশ্বাসের পূর্বাভাস দিয়ে গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি সহজে বোকা বানানো হয়, যেমন এটা কীভাবে সম্ভব? আপনি দয়া করে সরল ইংরেজিতে আদর্শ ব্যাখ্যা করতে পারেন?

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

আমি যতদূর বলতে পারি, নিউরাল নেটওয়ার্কগুলির ইনপুট স্তরে একটি নির্দিষ্ট সংখ্যক নিউরন রয়েছে। যদি নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি এনএলপির মতো একটি প্রসঙ্গে ব্যবহার করা হয় তবে বিভিন্ন মাপের পাঠ্য বা বাক্যগুলির ব্লকগুলি কোনও নেটওয়ার্ককে খাওয়ানো হয়। নেটওয়ার্কের ইনপুট স্তরের স্থির আকারের সাথে কীভাবে পরিবর্তিত ইনপুট আকারের মিলন হয় ? অন্য কথায়, এই …

42 neural-networks  machine-learning  deep-learning  convolutional-neural-networks  natural-language-processing 

আমার বোধগম্যতা হল যে কনভ্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কের কনভ্যুশনাল স্তরটির চারটি মাত্রা রয়েছে: ইনপুট_চ্যানেলস, ফিল্টার_ উচ্চতা, ফিল্টার_উইথ, নম্বর_ফ_ ফিল্টার। তদ্ব্যতীত, এটি আমার বোঝা যায় যে প্রতিটি নতুন ফিল্টার কেবলমাত্র সমস্ত ইনপুট_চ্যানেলগুলিতে (বা পূর্ববর্তী স্তর থেকে বৈশিষ্ট্য / অ্যাক্টিভেশন মানচিত্র) সংশ্লেষিত হয়। তবুও, সিএস 231 এর নীচের গ্রাফিকটিতে প্রতিটি ফিল্টারকে (লাল রঙের) …

28 deep-learning  convolutional-neural-networks  image-recognition 

গ্রাফিকভাবে অ্যাবস্ট্রাক্ট ডেটা উপস্থাপন করে বলুন যে কোনও সমস্যা ডোমেনে প্যাটার্ন স্বীকৃতির জন্য কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করা যেতে পারে? সবসময় কি কম দক্ষ হবে? এই বিকাশকারী বলছেন যে বর্তমানের বিকাশ আরও এগিয়ে যেতে পারে তবে চিত্রের স্বীকৃতির বাইরে কোনও সীমা থাকে না তবে।

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

আমি এই সাইটের চারপাশে এই শর্তগুলি অনেক বেশি ছুঁড়েছি দেখেছি, বিশেষত ট্যাগগুলি কনভ্যুশনাল-নিউরাল-নেটওয়ার্ক এবং নিউরাল-নেটওয়ার্কগুলিতে । আমি জানি যে নিউরাল নেটওয়ার্ক হ'ল মানব মস্তিষ্কের উপর ভিত্তি করে একটি সিস্টেম। তবে কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং নিয়মিত নিউরাল নেটওয়ার্কের মধ্যে পার্থক্য কী ? একজন কি আরও অনেক জটিল এবং, আহেম, অন্যটির চেয়ে …

18 neural-networks  convolutional-neural-networks  definitions  terminology 

ধরুন, সিএনএন-তে 2400 x 2400 আকারের 10K টি চিত্র ব্যবহার করা দরকার my এখন প্রশ্ন হ'ল যেখানে ডাউনস্যাম্পলিংয়ের কোনও সুযোগ সুবিধা নেই সেখানে এত বড় চিত্রের মাপ কীভাবে পরিচালনা করবেন। সিস্টেমের প্রয়োজনীয়তা এখানে: উবুন্টু 16.04 64-বিট র‌্যাম 16 জিবি জিপিইউ 8 জিবি এইচডিডি 500 জিবি 1) প্রশিক্ষণের জন্য এমন বড় …

15 neural-networks  deep-learning  image-recognition  convolutional-neural-networks 

বন্ধ । এই প্রশ্নটি আরও ফোকাস করা প্রয়োজন । এটি বর্তমানে উত্তর গ্রহণ করছে না। এই প্রশ্নটি উন্নত করতে চান? প্রশ্নটি আপডেট করুন যাতে এটি কেবলমাত্র এই পোস্টটি সম্পাদনা করে একটি সমস্যার উপর দৃষ্টি নিবদ্ধ করে । 28 দিন আগে বন্ধ ছিল । জ্যামিতি এবং এআই ম্যাট্রিক্স, কিউবস, স্তর, স্ট্যাক …

12 convolutional-neural-networks  natural-language-processing  topology  graph-theory  structure 

ব্লগ পোস্টে বিল্ডিংয়ের শক্তিশালী চিত্রের শ্রেণিবদ্ধকরণ মডেলগুলি খুব অল্প ডেটা ব্যবহার করে , অলস বৈশিষ্ট্যগুলি উল্লেখ করা হয়েছে। বাধা বৈশিষ্ট্যগুলি কী কী? তারা ব্যবহৃত আর্কিটেকচারের সাথে কি পরিবর্তন করে? তারা সম্পূর্ণরূপে সংযুক্ত স্তরের আগে কনভোলজিকাল স্তরগুলির চূড়ান্ত আউটপুট? কেন তাদের বলা হয়?

11 machine-learning  convolutional-neural-networks  terminology  definitions 

কনভলিউশনাল নিউরাল নেটওয়ার্কে কোন স্তরটি প্রশিক্ষণে সর্বাধিক সময় ব্যয় করে? কনভলিউশন স্তর বা সম্পূর্ণ সংযুক্ত স্তরগুলি? এটি বুঝতে আমরা আলেকসনেট আর্কিটেকচারটি নিতে পারি। আমি প্রশিক্ষণ প্রক্রিয়া সময়ের ব্রেকআপ দেখতে চাই। আমি একটি আপেক্ষিক সময়ের তুলনা চাই যাতে আমরা কোনও ধ্রুবক জিপিইউ কনফিগারেশন নিতে পারি।

11 neural-networks  deep-learning  convolutional-neural-networks 

আমি একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক বিকাশের চেষ্টা করছি যা সিএডি মডেলগুলিতে (যেমন স্লট, বস, গর্ত, পকেট, পদক্ষেপ) ডিজাইন বৈশিষ্ট্যগুলি সনাক্ত করতে পারে। নেটওয়ার্কের জন্য আমি যে ইনপুট ডেটাটি ব্যবহার করতে চাইছি তা হ'ল এনজেন ম্যাট্রিক্স (যেখানে এন সিএডি মডেলের মুখ সংখ্যা)। ম্যাট্রিক্সের উপরের ডান ত্রিভুজের একটি '1' দুটি মুখের মধ্যে উত্তল …

10 neural-networks  machine-learning  convolutional-neural-networks  pattern-recognition  detecting-patterns 

এমন কি এমন কোনও মডেল রয়েছে যা অদূর ভবিষ্যতে নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি প্রতিস্থাপনের সম্ভাবনা রাখে? এবং আমাদের কি এটি দরকার? দক্ষতার দিক থেকে স্নায়বিক নেটওয়ার্কগুলি ব্যবহার করার ক্ষেত্রে সবচেয়ে খারাপ জিনিসটি কী?

10 neural-networks  convolutional-neural-networks  recurrent-neural-networks 

আমি একটি ভিডিও ফাইলের অভ্যন্তরে একটি টিভি চ্যানেলের লোগো সনাক্ত করার চেষ্টা করছি, তাই কেবল একটি ইনপুট .mp4ভিডিও দেওয়া হয়েছে , এটিতে নির্দিষ্ট ফ্রেমে সেই লোগো উপস্থিত রয়েছে কিনা তা সনাক্ত করুন , প্রথম ফ্রেম বলুন বা না। আমাদের কাছে সেই লোগো আগাম রয়েছে (যদিও এটি% 100 একই আকারের নাও …

10 neural-networks  convolutional-neural-networks  pattern-recognition  detecting-patterns 

আমি পড়েছি যে আত্মবিশ্বাসের বিষয়বস্তু থেকে সম্পূর্ণ (বা কমপক্ষে বেশিরভাগ) সম্পূর্ণ সিন্থেটিক / কৃত্রিম চিত্রগুলির স্বীকৃতিতে উচ্চ আত্মবিশ্বাসের জন্য গভীর নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি তুলনামূলকভাবে সহজে বোকা ( লিঙ্ক ) করা যেতে পারে । ব্যক্তিগতভাবে, আমি ডিএনএন সেই কৃত্রিম / কৃত্রিম চিত্রগুলিকে উচ্চ আত্মবিশ্বাস দেওয়ার ক্ষেত্রে সত্যিই বড় সমস্যা দেখছি না তবে …

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