A mesterséges intelligencia monumentális növekedésnek volt tanúja az emberek és a gépek képességei közötti szakadék áthidalásának. Kutatók és rajongók egyaránt a terület számos aspektusán dolgoznak, hogy elképesztő dolgok történjenek. A sok ilyen terület egyike a Computer Vision területe. Ennek a területnek az a célja, hogy lehetővé tegye a gépek számára, hogy az embereket úgy nézzék meg, ahogyan az emberek, hasonló módon érzékeljék a világot, és akár sok ember számára is felhasználják az ismereteket. olyan feladatok közül, mint az Image & Videófelismerés, Képelemzés & Osztályozás, Média rekreáció, Ajánlási rendszerek, Természetes nyelv feldolgozása stb. A számítógépes látás mély tanulással című dokumentumot az idő előrehaladtával fejlesztették és tökéletesítették, elsősorban egy adott algoritmuson – egy konvolúciós neurális hálózaton keresztül. Bevezetés CNN-sorrend a kézzel írott számjegyek osztályozásához A konvolúciós neurális hálózat (ConvNet / CNN) egy mély tanulás algoritmus, amely bemeneti képet készíthet, fontosságot tulajdoníthat (tanulható e súlyok és torzítások) a kép különböző aspektusaihoz / tárgyaihoz, és képesek legyenek megkülönböztetni egymástól.
január 5, 2021 Ez a cikk a Data Science Blogathon részeként jelent meg. Bevezetés egy projekten dolgozik a képfelismerésen vagy az Objektumfelismerésen, de nem rendelkeztek az architektúra felépítésének alapjaival?, ebben a cikkben fogjuk látni, mi convolutional neurális hálózati architektúrák igaz az alapvető, van egy alapvető építészet, mint egy esettanulmány kell alkalmazni a tanulsággal, Az egyetlen előfeltétel az, csak azt kell tudni, hogy konvolúció működik, De ne aggódj, ez nagyon egyszerű!! Vegyünk egy egyszerű konvolúciós neurális hálózatot, mély betekintést nyerünk erről a CNN-ről., Először is, van egy pár dolgot megtanulni a réteg 1 suhanó, valamint padding, látni fogjuk, minden őket rövid példákkal tegyük fel, hogy ez a bemeneti mátrix 5×5 szűrő a 3X3 mátrix, azok számára, akik nem tudják, mi a szűrő egy meghatározott súlyok a mátrix alkalmazása, egy kép vagy egy mátrix, hogy szerezze be a szükséges funkciók, kérjük, keresse a konvolúció, ha ez az első alkalom!
A korábban ismertetett teljesen csatolt Neurális Hálózatokkal szemben a mai bejegyzésben egy részlegesen csatolt rendszerről fogunk beszélni: a Konvolúciós Neurális Hálózatról (angolul: Convolutional neural network). Ezeket a rendszereket leggyakrabban képelemzésre használják, de másra is lehet. Ebben a begyezésben mi egy idősoron fogjuk kipróbálni. Kezdjük azzal mi is az a "konvolúció"? Röviden egy matematikai művelet, amikor két függvény szorzatából egy harmadikat állítunk elő. Olyasmi, mint a keresztkorreláció, de itt az egyik függvényt tükrözzük [1] és úgy toljuk el. A Wikipedián van erről egy jó szemléltetés: Konvolúció (convolution), Keresztkorreláció (Cross-correlation) és Autokorreláció szemléltetése Jogos kérdés, hogy miért értelme van a tükrözésnek? Vegyük észre, hogy a konvolució esetén a tagok felcselérhetők. Vagyis. Rendben, de miért erről a matematikai operációról lett elnevezve ez a Neurális Hálózat típus? Minden egyes Konvolúciós rendszernek van egy olyan rétege amiben ez a művelet fut le.
teljesen összekapcsolt réteg a CNN belsejében innentől kezdve valójában elvégezzük az osztályozási folyamatot. most, hogy a bemeneti képet megfelelő formává alakítottuk át a többszintű, teljesen összekapcsolt architektúránkhoz, a képet egy oszlopvektorba simítjuk. A lapított kimenetet egy előremenő neurális hálózatba táplálják, és a képzés minden iterációjára alkalmazzák a backpropagációt. Több korszakon keresztül a modell képes megkülönböztetni a domináns és bizonyos alacsony szintű jellemzőket a képeken, és osztályozni őket. összefoglaló: adja meg a bemeneti képet a konvolúciós rétegbe. vegye konvolúció kiemelt kernel/szűrők. pooling réteg alkalmazása a méretek csökkentése érdekében. adja hozzá ezeket a rétegeket többször. simítsa el a kimenetet és táplálja be egy teljesen összekapcsolt rétegbe. most képezze ki a modellt backpropagation segítségével logisztikai regresszió. és létrehoztad a konvolúciós neurális hálózatodat.
5x5x1 kép Konvolúciója 3x3x1 kernellel, hogy 3x3x1 konvolúciós funkciót kapjon ez a réteg pontterméket hajt végre két mátrix között, ahol az egyik mátrix(más néven szűrő/kernel)a megtanulható paraméterek halmaza, a másik mátrix pedig a kép korlátozott része. ha a kép RGB, akkor a szűrő magassága és szélessége kisebb lesz a képhez képest, de mélysége(magasság x szélesség x 3) megegyezik a képével. RGB képek esetén a konvolváló rész a következőképpen jeleníthető meg: konvolúciós művelet egy MxNx3 képmátrixon, 3x3x3 kernellel a konvolúciós folyamat végén van egy kiemelt mátrixunk, amelynek kisebb paraméterei(méretei) vannak, mint a tényleges képnek, valamint világosabb jellemzői vannak, mint a tényleges. Tehát mostantól a kiemelt mátrixunkkal fogunk dolgozni. Egyesítő Réteg: ez a réteg kizárólag az adatok feldolgozásához szükséges számítási teljesítmény csökkentésére szolgál. Ez úgy történik, hogy a kiemelt mátrix méreteit még jobban csökkenti. Ebben a rétegben megpróbáljuk kivonni a domináns jellemzőket egy korlátozott mennyiségű szomszédságból.
Amikor az AI / Neural Network meglátta a fekete lyukképet A következő oktatóanyagra próbálom alapozni a Convolution neurális hálózatomat: A kérdés az, hogy a képeim különböző méretűek, mint az oktatóanyagban használtak. (3x200x200). Nekem is csak két osztályom van. A következő változtatásokat hajtottam végre: Az fájlba töltendő adatkészlet módosítása. nfeats = 3 width = 200 height = 200 ninputs = nfeats*width*height és nclass, noutputs a és a fájlokban. A modellem megegyezik azzal, amelyet az oktatóanyagban oktattak.
Az előzetes híreknek megfelelően Katarban rendezik meg az idei Forma-1-es világbajnokság november 21-i versenyét, mely eddig helyszín nélkül szerepelt a naptárban. Az ázsiai ország először lesz házigazdája a sorozat egyik nagydíjának, írja az MTI. Az F1 kereskedelmi jogait birtokló Liberty Media csütörtökön hozta nyilvánosságra, hogy a mezőny november 19-21-én a Losail nemzetközi versenypályán vendégeskedik, melyen vasárnap éjszakai futamot tartanak majd. Változások jönnek a Forma-1 következő idényében | 24.hu. A megállapodás nem csupán az idei viadalra szól, Katar ugyanis 2023-tól tíz éven át vendégül láthatja majd a Forma-1-et. A hosszú távú szerződés azért 2023-tól lép életbe, mert jövőre az országban a labdarúgó-világbajnokság rendezésére koncentrálnak. Egyelőre azt még nem tudni, hogy hol lesznek majd a Katari Nagydíjak, jelenleg egy új pálya építése tervezés alatt áll. Katar a negyedik közel-keleti helyszíne az autós gyorsasági világbajnokságnak: márciusban Bahreinben indult, decemberben pedig Szaúd-Arábiában (december 5. ) és Abu-Dzabiban (december 12. )
Bahreinben nagyon meggyőző volt az olaszok tempója, de a csapatfőnök szerint csak négy-öt futam után derül ki, valóban van-e esélyük a vb-győzelemre. Álomszerűen indult a 2022-es Forma–1-es szezon a Ferrari számára: Charles Leclerc gyakorlatilag rajt-cél győzelmet aratott, megfutotta a verseny leggyorsabb körét, Carlos Sainz pedig a Red Bull műszaki hibáját kihasználva másodikként zárt. Legutóbb 2018-ban fordult elő, hogy a Ferrari az egyéni és a konstruktőri világbajnokságot egyaránt vezette, és évek óta nem tűnt ennyire erősnek az általuk összerakott csomag. A biztató kezdés ellenére a Ferrari egyelőre óvatosan értékeli a világbajnoki esélyeket. "Szerintem a többiek nagyon, nagyon erősek" – mondta Mattia Binotto csapatfőnök a The-Race-nek. "Nagyon erősnek bizonyultak az időmérőn, csak apróságok döntöttek. Jól alakulhatott volna a versenyük is, de volt valamilyen megbízhatósági problémájuk, ezen kívül amennyire a rádiózást hallottuk, valami nem volt rendben az autójukkal. Forma 1 kezdés teljes film. Máskülönben gyorsak lettek volna. "
Ott rendezik meg ugyanis idén az Ez az a nap!... Halálos betegnek hitte magát a pattanásos tini, berohant az ügyeletre "Arcrák" gyanújával rontott be egy fiatal fiú az mentőszolgálat egyik ügyeletére Hajdú-Bihar megyében. A diagnózis h...
Az F1-ben leginkább magának baleseteivel hírnevet szerző Romain Grosjean saját tapasztalatból tudja, hogy milyen felfogásra lenne most a legnagyobb szüksége az idei szezonban a várakozástoktól elmaradó Mick Schumachernek. Ha valaki, Romain Grosjean tudja, milyen az, amikor az emberre notórius autótörőként tekintenek, hiszen a francia pilótát nem kerülték el a balesetek az F1-es karrierje során, és akkor még finoman fogalmaztunk. A 2016 és 2020 között a Haasnál versenyző Grosjean most a némileg hasonló cipőben járó Mick Schumachernek adott tanácsot. "Nem könnyű a dolga az idén, és a Haasnál tapasztalható helyzet sem segít neki, mert a riválisaik egyre erősebbek – idézi a Speedweek a jelenleg az IndyCarban versenyző franciát. – Biztos vagyok benne, hogy Mick fejében mindig ott van, hány pontot szerzett [a szezon elején] Kevin [Magnussen], de az autó már nem annyira jó. Forma 1 kezdés. Ez tipikusan egy haasos év, mivel jellemző rájuk, hogy jó kezdés után visszaesnek. " Grosjean szavai nem véletlenek, hiszen a Haas zsinórban öt verseny óta nem szerzett pontot, Kanadában ráadásul ez úgy sikerült nekik, hogy történetük legjobb időmérő edzését teljesítették.
A Forma-1 következő idényében megváltozik a szabadedzések és az időmérő edzés kezdési időpontja, írta az MTI. Kapcsolódó A Nemzetközi Automobil Szövetség (FIA) pénteki közleménye szerint a csütörtöki sajtónapot eltörölték, a sajtótájékoztatókat pénteken délelőtt tartják. Az európai nagydíjakon az első szabadedzés 14 órakor, a második 17 órakor kezdődik. Az éjszakai futamokon és Miamiban a kezdés igazodik majd az Európában megszokott időpontokhoz. A szombati, harmadik szabadedzés a legtöbb esetben 13, az időmérő pedig 16 órakor rajtol. A vasárnapi futamok 15 órás kezdési időpontja nem változik. Az FIA továbbra sem jelentette be, hány sprintfutamot rendeznek a rekordot jelentő 23 futamból álló, március 20-án Bahreinben kezdődő új idényben. Forma 1 Kezdés: Forma 1 Élő Közvetítés. Ha kommentelni, beszélgetni, vitatkozni szeretnél, vagy csak megosztanád a véleményedet másokkal, a Facebook-oldalán teheted meg. Ha bővebben olvasnál az okokról, itt találsz válaszokat.