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. Hatékony konvolúciós neurális hálózat tervezése osztályozási problémákra - BME TDK Portál. 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.
Innen ered a neve – Ugyanaz a kitöltés. Ha viszont ugyanazt a műveletet hajtjuk végre párnázás nélkül, akkor egy olyan mátrixot kapunk, amely magának a magnak (3x3x1) – Valid Padding. p> A következő adattárban sok ilyen GIF található, amelyek segítenek jobban megérteni, hogyan működnek együtt a Padding és a Stride Length az igényeinknek megfelelő eredmények elérése érdekében. Konvolúciós Neurális Hálózat. Pooling Layer 3×3 5×5 összevont szolgáltatáson keresztüli gyűjtés Hasonló a Konvolúciós réteghez, a Pooling réteg felelős a Konvolált funkció térméretének csökkentéséért. Ennek célja az adatok feldolgozásához szükséges számítási teljesítmény csökkentése a dimenziócsökkentés révén. Ezenkívül hasznos domináns jellemzők kinyerésére, amelyek rotációs és pozícióvariánsak, így fenntartva a modell hatékony képzésének folyamatát. A poolingnak két típusa van: Max pooling és átlagos pooling. A Max Pooling a kernel által lefedett képrészből adja vissza a maximális értéket. Másrészt az Átlagos pooling visszaadja az összes érték átlagát a kép azon részéből, amelyet a kernel borít.
2012. március 23., 10:43 A hatóságok szerint fél év alatt félmilliárd forintot loptak, a valós adat ennek százszorosa is lehet. 2012. február 23., 18:55 Megvárják, amíg az EU állást foglal a kérdésben. 2012. február 21., 11:49 Közösen perel a Sony, az EMI és a Universal. Szerintük a svéd oldal jogsértésre buzdít. 2012. február 15., 11:29 Infokommunikációs cégek a recesszió idején is 6-7 százalékos növekedést értek el. 2012. február 10., 10:50 A bíróság elutasította a zenék újraeladását megszervező ReDigi weboldal elleni keresetet. 2012. február 6., 15:39 A magyar kormány által aláírt ACTA ratifikálását a csehek, a szlovákok és a lengyelek újragondolják. 2012. február 3., 22:23 Családja szeretné, ha magyarországi büntetés-végrehajtási intézetben raboskodhatna. 2012. január 31., 09:28 A hamisítás ellen fellépő ACTA egyezményt jogvédők az online szólásszabadság és a nyílt internet halálának tartják. 2012. január 27., 11:52 Saját jogi szabályozása miatt az USA bármelyik országból kikérhet adatokat a cégen keresztül.
Általában ezek az "időt" jelentik az adatokban. mit értek a "mélység" alatt a visszacsatolási ciklusokon keresztül: Bár technikailag csomópont a réteg architektúrájában, annál mélyebbé válik, minél több hurkot ad hozzá Szeretnék megvitatni néhány magas szintű intuíciót az LSTM hálózatok mögött. Íme néhány kérdés, amelyek segítenek a miért szempontok feltárásában: Miért / mikor használnánk egy LSTM-et egy előre irányított neurális hálózaton (FFNN) keresztül? Milyen előnyei és hátrányai vannak az LSTM-eknek, és hogyan viszonyulnak az FFNN-hez? Miben különböznek a hagyományos visszatérő neurális hálózatoktól (RNN)? Feed Forward Neural Networks (FFNN) Először vegyük fontolóra egy szabványos FFNN-t architektúrával: Mint valószínűleg tudja, ez az FFNN három bemenetet vesz fel, feldolgozza azokat a rejtett réteg segítségével, és két kimenetet állít elő. Bővíthetjük ezt az architektúrát, hogy több rejtett réteget építsünk be, de az alapkoncepció továbbra is érvényes: az inputok bejönnek, egy irányba kerülnek feldolgozásra, és a végén kerülnek kiadásra.
A CNN gyorsabb, mint az RNN? Az RNN-ek általában jól megjósolják, mi következik a sorozatban, míg a CNN-ek megtanulhatnak osztályozni egy mondatot vagy bekezdést. Nagy érv a CNN-ek mellett, hogy gyorsak.... A számítási idő alapján a CNN sokkal gyorsabbnak (~ 5x) tűnik, mint az RNN. Melyek a CNN alkalmazásai? Alkalmazásaik vannak kép- és videófelismerésben, ajánlórendszerekben, képosztályozásban, képszegmentálásban, orvosi képelemzésben, természetes nyelvi feldolgozásban, agy-számítógép interfészekben és pénzügyi idősorokban. A CNN-ek a többrétegű perceptronok rendszeresített változatai.
Fali kerékpártartó Az áthúzott ár a beszállító által javasolt kiskereskedelmi ár! Szívesen jár kerékpárral kirándulni és ez a tevékenység az Ön számára sport és pihenés egyaránt? Kisebb lakása van és a kerékpár állandóan útban van? A fali kerékpártartó egy lakáskiegészítő is egyben, ami megoldja a gondját, ha kevés a helye. Apróhirdetés Ingyen – Adok-veszek,Ingatlan,Autó,Állás,Bútor. Használja ki hatékonyon a folyosó, a pince vagy az erkély falát. Indulás előtt elég a kerékpárt leakasztani és indulhat is. A csomagolás tartalmazza a tartót, 4 rögzítőelemet és 4 csavart Hossza: 25, 5 cm Anyaga: fém Egyszerűen felszerelhető
VENTURA fali kerékpártartó, kerékpártartó falra Fali akasztó kerékpár tárolásához A Ventura fali kerékpártartó segítségével könnyedén tárolhatja használaton kívüli kerékpárját. A falra rögzített keréktartó konzol jól bevált megoldás a kerékpár tárolására: a bicaj függőlegesen a falra merőlegesen áll, tetszőleges magasságban, rendszerint a talajtól 30-50 cm-re. Értékes helyet szabadít fel, ellenben a beakasztáshoz a kerékpárt nem kell túl magasra emelni. A kampó jól megtervezett, a mögötte lévő fém lap nemcsak a fal tisztaságát óvja, hanem a stabil helyzetet is biztosítja. A Ventura fali kerékpártartó erős fémszerkezete szinterezett felületkezelést kapott, kerékkel való érintkezésénél robosztus műanyaggal kiegészítve kíméletesen "bánik" a felnivel. Praktikus, nem túl drága eszköz. Fém tartó a kerékpár rögzítéséhez, maximum 25 kg, falra rögzíthető, tartozékokkal. A bicajt nem kell többé a falhoz támasztani, így kevesebb a kosz és a véletlen feldőlés esélye is kizárt. A fel- és leemelés nem igényel túl sok energiát, egyszerű, begyakorolható rutinmozdulat. A Ventura fali kerékpártartó a legtöbb kerék- és gumimérettel kompatibilis, legyen szó montain bike-ról, országúti kerékpárról vagy városi közlekedésre "befogott" bicajról.