Estou tentando usar a CNN (rede neural convolucional) para classificar documentos. A CNN para textos / frases curtas foi estudada em muitos artigos. No entanto, parece que nenhum documento usou a CNN para texto ou documento longo. Meu problema é que há muitos recursos em um documento. No meu...
Como você otimizaria um pré-treinado neural network para aplicá-lo a um problema separado? Você adicionaria mais camadas ao modelo pré-treinado e o testaria em seu conjunto de dados? Por exemplo, se a tarefa fosse usar uma CNN para classificar grupos de papel de parede , tenho certeza de que não...
A maioria das redes que eu já vi tem uma ou duas camadas densas antes da camada final do softmax. Existe alguma maneira de escolher o número e o tamanho das camadas densas? Duas camadas densas são mais representativas que uma, para o mesmo número de parâmetros? O dropout deve ser aplicado antes...
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
Eu estou querendo saber como interpretar uma arquitetura recorrente em um contexto EEG. Especificamente, estou pensando nisso como uma CNN recorrente (em oposição a arquiteturas como LSTM), mas talvez se aplique a outros tipos de redes recorrentes também Quando leio sobre R-CNNs, elas geralmente...
Eu gostaria de poder estimar se um modelo proposto é pequeno o suficiente para ser treinado em uma GPU com uma determinada quantidade de memória Se eu tiver uma arquitetura CNN simples como esta: Input: 50x50x3 C1: 32 núcleos 3x3, com preenchimento (acho que na realidade são 3x3x3, dada a...
Eu tenho dois tensores a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quero fazer um produto interno para cada par do lote, gerando c:[batch_size, 1], onde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].
Trabalho com a análise de dados de EEG, que eventualmente precisarão ser classificados. No entanto, a obtenção de rótulos para as gravações é um tanto cara, o que me levou a considerar abordagens não supervisionadas, a fim de utilizar melhor nossas quantidades bastante grandes de dados não...
Tive uma discussão interessante com base em um projeto em que estávamos trabalhando: por que usar um sistema de inspeção visual da CNN sobre um algoritmo de correspondência de modelos? Antecedentes: eu tinha mostrado uma demonstração de um sistema simples de visão da CNN (webcam + laptop) que...
Atualmente, estou trabalhando na recriação dos resultados deste artigo . No artigo, eles descrevem um método para usar CNN para extração de recursos e têm um modelo acústico que é Dnn-hmm e pré-treinado usando RBM. Seção III, subseção A, declara maneiras diferentes pelas quais os dados de entrada...
Existem trabalhos publicados que mostram diferenças nos métodos de regularização de redes neurais, preferencialmente em domínios diferentes (ou pelo menos diferentes conjuntos de dados)? Estou perguntando, porque atualmente tenho a sensação de que a maioria das pessoas parece usar apenas o...
Estou procurando uma boa explicação de como funcionam as convoluções no aprendizado profundo quando aplicadas a imagens multicanais. Por exemplo, digamos que eu tenha uma imagem de 100 x 100 pixels com três canais, RGB. O tensor de entrada teria dimensões de 100 x 100 x 3. Se eu aplicar uma...
Suponha que você tenha um arquivo de vídeo cuja ordem de pixels foi embaralhada uma vez. Ou seja, uma ordem aleatória foi definida uma vez e aplicada a todos os quadros. Existe alguma abordagem conhecida para recuperar a ordem inicial de pixels? Tenho algumas idéias para recuperar a topologia...
Eu estava assistindo alguns vídeos online sobre redes convolucionais, e o palestrante estava discutindo o conceito de passar um filtro sobre uma imagem. Ele disse, e também é mostrado na imagem abaixo, que "Profundidade = representação semântica". Parece bom, mas não sei exatamente o que há de...
Não vejo um pacote para redes neurais convolucionais em R. Alguém implementou esse tipo de algoritmo em
Digamos que existem dois carros em uma imagem. Como ele pode detectar esses carros, considerando que ele pode detectar um único carro em uma
Estou tentando treinar um modelo no keras e estou usando o ModelCheckpoint para salvar o melhor modelo de acordo com uma métrica de validação monitorada (no meu caso, o índice Jaccard ). Embora eu possa ver o modelo melhorando no tensorboard, quando tento carregar os pesos e avaliar o modelo, ele...
Atualmente, estou estudando este artigo , no qual a CNN é aplicada para reconhecimento de fonemas usando representação visual de bancos de filtros de registros de mel e esquema de compartilhamento de peso limitado. A visualização dos bancos de filtros de log mel é uma maneira de representar e...
Keras possui dois border_mode para convolution2D, iguais e válidos. Alguém poderia explicar o que "igual" faz ou apontar alguma documentação? Não encontrei nenhum documento na rede (exceto as pessoas que pedem que ele seja implementado no theano
Eu quero usar um pequeno conjunto de dados para criar o modelo CNN. Então, eu estou usando o aumento de dados para aumentar o conjunto de dados do trem. Devo usar todas as técnicas de aumento (argumentos) listadas aqui ? Percebi que adicionar muitos argumentos diminui a precisão do modelo e...