a konvolúciós neurális hálózat (CNN) a képfelismerésben és feldolgozásban használt mesterséges neurális hálózat, amelyet kifejezetten a pixel adatok feldolgozására terveztek. A CNNs hatékony képfeldolgozás, mesterséges intelligencia (AI), amely mély tanulást használ mind a generatív, mind a leíró feladatok elvégzéséhez, gyakran a kép-és videófelismerést magában foglaló gép vison használatával, az ajánlórendszerekkel és a természetes nyelvfeldolgozással (NLP) együtt., a neurális hálózat olyan hardver – és / vagy szoftverrendszer, amely az emberi agy neuronjainak működését követi. Konvolúciós neurális hálózat – Wikiszótár. A hagyományos neurális hálózatok nem ideálisak a képfeldolgozáshoz, ezért a képeket csökkentett felbontású darabokban kell táplálni. A CNN szerint a "neuronok" inkább a frontális lebenyhez hasonlítanak, amely az emberek és más állatok vizuális ingereinek feldolgozásáért felelős terület. A neuronok rétegei oly módon vannak elrendezve, hogy lefedjék az egész látótéret, elkerülve a hagyományos neurális hálózatok darabos képfeldolgozási problémáját., a CNN olyan rendszert használ, mint egy többrétegű perceptron, amelyet csökkentett feldolgozási követelményekre terveztek.
szűrő hiperparaméterek a konvolúciós réteg olyan szűrőket tartalmaz, amelyekhez fontos tudni a hiperparaméterek mögötti jelentést., a szűrő méretei a $f\times F$ méretű szűrő a $C$ csatornákat tartalmazó bemenetre alkalmazott $F \ times F \ times c$ kötet, amely a $i \times i \times C$ méretű bemeneten konvolúciókat hajt végre, és kimeneti funkciótérképet (más néven aktiválási térképet) készít $o \times o \times o \ times 1$méretben. Megjegyzés: A $K$ F\times F $méretű szűrők alkalmazása egy $O \times O \times o \ times o \ times k$méretű kimeneti funkciótérképet eredményez., Stride egy konvolúciós vagy összevonási művelethez, az $S$ lépés azt a képpontszámot jelöli, amellyel az ablak minden művelet után mozog.
2011. december 1., 13:44 Egy bírósági ítélet szerint le kell szedni a hamisítók weboldalait, de ez nem megvalósítható. 2011. december 1., 08:53 Türkmenisztán, Üzbegisztán és Kazahsztán iszlamista fenyegetéssel indokolja a korlátozást.
A meghatározás a következő: Horgonydobozok horgony boxing egy olyan technika, amelyet az átfedő határoló dobozok előrejelzésére használnak., A gyakorlatban, a hálózat hagyjuk megjósolni több mint egy doboz egyszerre, ahol minden doboz becslés van korlátozva, hogy egy adott sor geometriai tulajdonságok. Például az első becslés potenciálisan egy adott forma téglalap alakú doboza lehet, míg a második egy másik geometriai forma téglalap alakú doboza. Non-max elnyomás a non-max elnyomás technika célja, hogy eltávolítsa ugyanazon objektum átfedő határolódobozait a legreprezentatívabb elemek kiválasztásával. Miután eltávolította az összes doboz, amelynek valószínűsége becslés kisebb, mint 0., 6, a következő lépéseket ismételjük meg, miközben vannak dobozok fennmaradó: egy adott osztály, * 1. lépés: Válassza ki a doboz a legnagyobb becslés valószínűsége. Konvolúciós neurális hálózat a fáklyában. Hiba a hálózat kiképzésénél. * 2. lépés: dobjon el minden olyan dobozt, amelynek $ \ textrm{IoU} \ geqslant0. 5$ értéke van az előző mezővel. YOLO csak egyszer néz ki (YOLO) egy objektumfelismerő algoritmus, amely a következő lépéseket hajtja végre: • 1. lépés: ossza meg a bemeneti képet egy $g\times g$ rács., * 2. lépés: minden rácscellánál futtasson egy CNN-t, amely a következő űrlap $y$ – ját jósolja: \ ^t \ in \ mathbb{R}^{G \ times g \ times k \ times (5+p)}}}\] ahol $p_c$ egy objektum észlelésének valószínűsége, $b_x, b_y, b_h, b_w$ az észlelt bouding doboz, $c_1, tulajdonságai…, c_p$ egy egy forró ábrázolása, amely a $p$ osztályok észleltek, $k$ száma horgony dobozok.
A CNN-ben egy képet inputként veszünk fel, fontosságot tulajdonítunk a kép különböző aspektusainak/jellemzőinek, és képesek vagyunk megkülönböztetni egymástól. A CNN-ben szükséges előfeldolgozás sokkal kisebb, mint más osztályozási algoritmusok. klasszikus CNN osztályozás kutya és macska között építészet: a kép mátrix ábrázolása. számítógépek nem látja a dolgokat, mint mi, a számítógépek kép nem más, mint egy mátrix. a CNN-nek általában három rétege van: konvolúciós réteg, pooling réteg és teljesen összekapcsolt réteg. különböző rétegek a CNN-ben konvolúciós réteg: biztos vagyok benne, hogy már találkoztál a konvolúció szóval az életedben, és itt a jelentése nem változik. Igen! igazad van, ez a réteg arról szól, convolving tárgyak egymásra. A konvolúciós réteg a CNN központi építőeleme. A hálózat számítási terhelésének fő részét hordozza. a konvolúció fő célja olyan jellemzők kinyerése, mint az élek, színek, sarkok a bemenetből. Ahogy mélyebbre megyünk a hálózaton belül, a hálózat elkezdi azonosítani a bonyolultabb jellemzőket, például alakzatokat, számjegyeket, arcrészeket is.
8. A tantárgy részletes tematikája Algoritmikusan nehezen megoldható feladatok. A tanulás szerepe a feladat-megoldásokban. Gépi tanulás. Ellenőrzött (felügyelt) tanulás. (2 óra) Tanuláson alapuló elosztott párhuzamos számító rendszerek, neurális hálózatok:Az elemi neuron (perceptron, adaline) felépítése, képességei és a megfelelő felügyelt tanítási algoritmusok. Hibakorrekciós eljárások (gradiens módszerek). (2 óra) Egy- és többrétegű előrecsatolt neurális hálózat, az előre csatolt hálózatok tanítása: backpropagation algoritmus, Levenberg Marquardt eljárás. MLP (2 óra) A MLP konstrukciójával kapcsolatos kérdések: képesség, méret, tanítópontok száma, felhasználása, leállási feltétel, regularizáció, stb. (2 óra) Bázisfüggvényes hálók (RBF) felépítése és konstrukciójuk kérdései: képesség, tanítás, stb. Hálók működésének értelmezése, regularizáció szerepe, MLP-vel történő összehasonlítás (2 óra) Kernel módszerek. szupport vektor gépek (SVM). Konstrukció, osztályozásra és regresszióra. Működésük értelmezése, optimalizálási feladatuk analízise, Lagrange duális függvény értelmezése.
Közvetlenül a 2 konvolúciós / pooling réteg után 64 db 5x5 felbontású térképet kap. Ez 64x5x5 = 1600 elemet ad meg a következő teljesen összekapcsolt rétegekhez. Amint az oktatóanyagban látható, van egy dedikált alakítsd át művelet, amely a 3D bemeneti tenzort 1D tenzorrá alakítja 1600 elemből: -- nstates[2]*filtsize*filtsize = 64x5x5 = 1, 600 model:add(shape(nstates[2]*filtsize*filtsize)) Ha nagyobb felbontású bemenettel dolgozik, akkor nagyobb felbontású kimeneti jellemzők térképeit állítja elő, itt egy 200x200 pixeles bemenet 64 kimeneti funkciótérképet ad 47x47 méretűre. Ezért szerzi meg ezt rossz méret hiba. Tehát ennek megfelelően kell átalakítania és a következő lineáris rétegeket: model:add(shape(nstates[2]*47*47)) model:add((nstates[2]*47*47, nstates[3])) Nagyon köszönöm. Soha nem vettem észre, hogy ennek a modellnek a végén neurális hálózat található. Van még egy kérdésem: Bármely képet figyelembe véve "napraforgónak" és "nem napraforgónak" szeretnék minősíteni. Hogyan lehet ezt megtenni?
A kritikusok szerint A Walter Mitty titkos élete a Forrest Gump-hoz és a Truman Show-hoz hasonló alkotás, ami biztosan klasszikussá fog válni. Nézz bele! Ha az álmaid nem válnak valóra, akkor vagy az álmokban van a hiba, vagy benned. Walter Mitty (Ben Stiller) például nem panaszkodhat, ha fantáziálásról van szó. Az ő fejében folyamatosan pereg egy film, amelynek ő a hőse. Civilben képszerkesztő, de fejben volt már szuperkém, szuperhős és szuperhősszerelmes is. Egy nap azonban felbukkan az életében az igazi kaland. Egy elveszett negatív nyomában járva, mindennapjai kizökkennek a szokásos kerékvágásból: az ő fejében azonban még mindig másfajta izgalmak kergetik egymást. A különleges fantáziájú vígjáték főszereplője egy fantasztikus vígjátéki színész: Ben Stiller. Mozibemutató: 2013. december 26.
Ettől még nem rossz az új Walter Mitty-feldolgozás, de nem is ez a 2010-es évek Makulátlan elméje. Merthogy a Walter Mitty egy remake, bár az azonos címen túl nincs sok kapcsolata az eredeti 1947-es filmhez. Sőt, az eredeti James Thurber-karakterhez sem: a novellában ( itt lehet elolvasni) a címszereplő feleségét furikázza bevásárolni, autózás közben álmodozni kezd, és öt különböző figurát teremt saját magából. Az 1947-es (mai szem számára nézhetetlen) filmváltozat csak nagy vonalakban követte az eredeti történetet, itt nyolc különböző szerepben láthattuk a főszereplőt, akinek közben lett egy valódi küldetése is egy szerelmi szállal fűszerezve. A 2013-as feldolgozás pedig ennél is lazábban kezeli az eredeti figurát: az egykor nős, majd jegyben járó Mitty az új verzióban már a kolléganőjébe szerelmes agglegény, de természetesen jobban szeret álmodozni, mint hogy valamit tényleg tegyen az ügy érdekében. Az új remake éppen azért volt sokáig a süllyesztőben, mert nehézséget okozott a modern történetszál kidolgozása, és hát rendezőt és főszereplőt is nehezen találtak, felmerült Jim Carrey, Owen Wilson, Mike Myers, sőt Sacha Baron Cohen is, a rendezőre pedig Ron Howard és Steven Spielberg, Gore Verbinksi neve is, amikor végre kettő-az-egyben megoldás született: Ben Stiller rendezőként és főszereplőként is elvállalta a dolgot.
Események amerikai vígjáték, 114 perc, 2013. 12 éven aluliak számára a megtekintése nagykorú felügyelete mellett ajánlott Rendező: Ben Stiller Walter Mitty: Ben Stiller Sean O'Connell: Sean Penn Cheryl: Kristen Wiig Hernando: Adrian Martinez Edna Mitty: Shirley MacLaine
Kamaszkorában például irokéz frizurás gördeszka-bajnokként ért el sikereket, de aztán valahogy félrecsúszott vele az élet és a Life magazin gyökérhálózatában kötött ki. Semmi rendkívüli nincs abban, hogy emiatt félszegebb lett az átlagosnál és hogy a képzeletének vad tornáztatásával igyekszik önmagát kárpótolni. De minden félszegsége ellenére valahogy mégis kontaktusba kerül Cheryllel (Kristen Wiig), az egyik kolléganőjével, ami valóságos csoda, mert az ismerkedés legsarkalatosabb pillanataiban Mitty mindig leblokkol és átlendül abba a fantáziavilágba, amelyet a képregényekből többé-kevésbé mindnyájan ismerhetünk. A fordulatot az hozza meg, amikor O'Connell (Sean Penn) a Life ikonikus fotósa elküldi az utolsó lapszám borítójára szánt fotójának nyersanyagát. A felvétel egy negatívtekercs egyik darabja – O'Connell régi vágású figura, még mindig filmre dolgozik –, ám a levélben megjelölt kocka hiányzik. Fontos megjegyezni, hogy O'Connell éppen olyan különc, mint Mitty. Soha nem tette be a lábát a szerkesztőségbe, minden ügyét Mittyre bízta, de most ezzel az utolsó küldeményével mintha egy furcsa játékot kezdene vele játszani.
Beleszámítva az elejét, ami borzalmasan unalmasnak ígérkezett, a végére valamit sikerült belőle kihozni. Egy meglepetés, egy bónusz, hogy miért is volt ez az egész kaland. Részemről kissé lapos volt a film, ha értékelnem kéne, tízből öt pontot kapna.