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!
Kezdőlap > Villamosmérnöki és Informatikai Kar Neurális hálózatok Dolgozat Az elmúlt néhány évben a konvolúciós neurális hálózatok megreformálták a képfeldolgozás területét. Sok probléma esetén utolérték és meghaladták a klasszikus, szakértői képfeldolgozó módszerek pontosságát és hatékonyságát. Egyelőre nem mutat semmilyen jel arra, hogy a neurális paradigma ilyen jellegű, egyre szélesebb körű alkalmazásának térnyerése ne folytatódna. Azonban ezek az új megoldások gyakorlatilag feketedoboz jellegűek még azok számára is, akik értik, hogy általánosan hogyan működnek a neurális paradigma eszközei. Bár a tanulás folyamata világos, a megtanult tudás reprezentációja nehezen interpretálható, így azon kívül, hogy meg tudjuk mérni, hogy az általunk gyűjtött, korlátos mintakészlet mekkora részére működik helyesen az adott megoldás, arra már nehezebb választ adni, hogy miért és milyen esetekben fog helytelen kimenetet előállítani. Ilyen jellegű bizonytalanságok nem engedhetőek meg biztonságkritikus rendszerek (például az önvezető autók) esetében, ahol emberi élet múlhat a rendszer hibás döntésein.
A konvolúció lényegében egy szűrő átcsúsztatása a bemeneten. A CNN felügyelt vagy nem? A konvolúciós neurális hálózat (CNN) a mesterséges neurális hálózat egy speciális típusa, amely perceptronokat, egy gépi tanulási egység algoritmust használ felügyelt tanuláshoz az adatok elemzéséhez. A CNN-ek képfeldolgozásra, természetes nyelvi feldolgozásra és más kognitív feladatokra vonatkoznak. A CNN egy algoritmus? A CNN egy hatékony felismerési algoritmus, amelyet széles körben használnak a mintafelismerésben és a képfeldolgozásban. Számos funkciója van, például egyszerű felépítés, kevesebb edzési paraméter és alkalmazkodóképesség. Mik azok a CNN rétegek? A konvolúciós neurális hálózatban háromféle réteg létezik: konvolúciós réteg, gyűjtőréteg és teljesen összekapcsolt réteg. Ezen rétegek mindegyike különböző paraméterekkel rendelkezik, amelyek optimalizálhatók, és más-más feladatot látnak el a bemeneti adatokon. Mi a legnagyobb előnye a CNN használatának? A CNN fő előnye elődeihez képest, hogy emberi felügyelet nélkül automatikusan felismeri a fontos funkciókat.
Az idő beleszámít az architektúrájukba! Fedezzünk fel egy példát: Talán hálózatot használ a mondat következő szavának előrejelzésére. Tegyük fel, hogy megadták a bemeneteket: Éhezve, Alice a legközelebbi boltba hajt vásárolni [jóslat] Egy visszatérő idegháló elfelejtheti az első szót "éhezve", míg egy LSTM ideális esetben terjesztené. Az LSTM ezért a mondatban korábban hallott kontextust használja az "étel" kitalálására, míg az RNN bármit kitalálhat, amit boltban vásárolnak, különösen hosszú mondat vagy több mondat esetén. A kapuzási mechanizmusok amelyek lehetővé teszik az ilyen típusú memóriát, a @StatsSorceress itt jól megmagyarázza: Felejtsd el a réteget egy ismétlődő neurális hálózatban (RNN) – Az RNN-eket szekvenciák kezelésére tervezték. Ez felhasználható video (képsorok), írás / beszéd (szavak sorozata) elemzésére. stb. Az LSTM-eket úgy tervezték, hogy a fontos információk idővel megmaradjanak. Az RNN-k idővel gyakran "elfelejtik". Az FFNN-ek memória nélküli rendszerek; bizonyos bemenetek feldolgozása után mindent elfelejtenek az adott bemenetről.
Ha ezekben előrelépünk, van rá esély, hogy a serdülő és ifjúsági korban az élmezőnybe tartozó fiú játékosok a juniorok, valamint a felnőttek között is felvegyék a versenyt az elittel – mondta el Zsiga Gyula, az MKSZ szakmai igazgatója.
❗Történelmi dolgok A Komárom VSE csapata először vett részt egy strandkézilabda tornán. Ráadásul egy általa és a Komárom-Esztergom Megye által szervezett tornán voltak a serdülő/ifjúsági csapataink. Női részről a KVSE-n kívül a Dorogi AC és a Tatai AC csapatai vettek részt. 🤾🏼 Lányaink az első mérkőzést a Dorog csaoata ellen játszották. Bravúros első szett után, egy gyengébb második szettet produkálva szétlövéssel dőlt el a mérkőzés. Gyurcsik Dorka bravúros védéseinek köszönhetően ezt sikerült megnyerni. Utánpótlás női kézilabda eredmények! – Tatabányai Sport Club. Dorogi AC - Komárom VSE 1:2 ✅ A második mérkőzést Tatai AC csapatával vívtuk, ahol álmosan kezdtünk és ez az egész szettre rányomta a bélyegét. A második szett viszont kreatív támadójátékot és jó védekezést hozott, ami ismét azt jelentette, hogy szétlövéssel fog eldőlni a találkozó. A szétlövésben is kicsit szétesettek voltunk, ám mégis mi jöttünk ki győztesen! Komárom VSE - Tatai AC 2:1 ✅ Végeredmény 🥇 Komárom VSE 🥈 Dorogi AC 🥉Tatai AC A női keret: Gyurcsik Dorka - Ekk Csenge, Dikácz Lora, Velencei Rebeka, Nagy Réka, Hajas Réka, Várdai Vivien, Bokréta Sára Férfi részről szintén 3 csapat vett részt, a Grundfos-Tatabánya és a Tatai AC a hazai Komárom VSE mellett.
Kislányaink szépen szerepeltek a hétvégi női kézilabda fordulóban, ahol a következő eredmények születtek: U11-es korosztályunk megszerezte az első helyet az április 12-én megrendezett Gagarin kupán Komlón. Gyakorlatilag a teljes mezőnyt végigverve, kiérdemelten szerezték meg az aranyérmet. További U11-es eredmények: Gyermekbajnokság, Szekszárd Tatabányai SC – DKKA I. 15- 6 Tatabányai SC – Pázmánd NKSE 15-8 U9, Gárdony, Kisiskolás Bajnokság 4. forduló: Szekszárdi FGKC – Tatabányai SC: 5 – 15 Tatai AC II – Tatabányai SC: 6 – 20 Gratulálunk csajok! Kézilabda - Utánpótlás eredmények. Hajrá Bányász!
Ismét legyőzte a románokat a fiú ifjúsági válogatott Balatonbogláron 2022. július 9. szombat KÉZILABDA. Kárpáti Krisztián Európa-bajnokságra készülő együttese a pénteki 34–31-es siker után szombat délben 36–25-re diadalmaskodott.... Bővebben A svédek és a portugálok is hibátlanok maradtak a portói U20-as férfi Eb-n KÉZILABDA. A skandinávok a franciákat múlták felül 31–24-re, míg a házigazdák a norvégokat győzték le 35–26-ra péntek este a portugáliai kontinenstornán.... Kézilabda utánpótlás eredmények foci. Bővebben Három góllal nyert a fiú ifjúsági válogatott a románok elleni felkészülési meccsen Balatonbogláron 2022. július 8. péntek KÉZILABDA. Az augusztusi, montenegrói U18-as Eb-re készülő magyar csapat 34–31-re nyert.... Bővebben Kézilabda: kikapott a dánoktól a magyar válogatott a portói férfi U20-as Eb-n Az első félidőben ezúttal is remekelt, a másodikban viszont csak hét gólt szerzett, így 28–25-ös vereséget szenvedett Dániától a magyar válogatott a portugáliai férfi junior Eb-n, így vasárnap ki-ki mérkőzést játszik a feröeriekkel a nyolc… Bővebben A spanyolok nyerték az első forduló rangadóját a portói férfi U20-as Eb-n 2022. július 7. csütörtök KÉZILABDA.
Támogatóink
A mieink hátránya három pont az éllovas Kalocsával szemben