Perguntas com a marcação «cnn»

Redes Neurais Convolucionais (CNN, também chamadas de ConvNets) são uma ferramenta usada para tarefas de classificação e reconhecimento de imagens. O nome que dá o primeiro passo é a extração de recursos dos dados de entrada.

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propagação de volta na CNN

Eu tenho o seguinte CNN: Começo com uma imagem de entrada do tamanho 5x5 Em seguida, aplico a convolução usando o kernel 2x2 e stride = 1, que produz um mapa de recursos do tamanho 4x4. Em seguida, aplico o pool máximo 2x2 com stride = 2, que reduz o mapa de recursos para o tamanho 2x2. Então...

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Quantas células LSTM devo usar?

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of...

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Relação entre convolução em matemática e CNN

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica

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O que são "VGG54" e "VGG22" derivados da CNN VGG19?

No artigo Super-resolução de imagem única foto-realista usando uma rede adversa generativa de Christian Ledig et al., A distância entre imagens (usada na função de perda) é calculada a partir de mapas de características extraídos da rede VGG19. Os dois usados ​​no artigo são (um pouco confusos)...

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Erro de memória ao usar mais camadas no modelo CNN

No meu laptop dell core i7 - 16 GB de RAM - 4 gb de 960 m de GPU, estou trabalhando em um projeto para classificar imagens de TC de pulmão usando a CNN 3d. Estou usando a versão CPU do tensorflow. As imagens são preparadas com um tamanho de matriz numpy (25,50,50). Meu modelo CNN tinha 2 camadas...

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