Perguntas com a marcação «convolution»

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O que são camadas deconvolucionais?

Li recentemente Redes totalmente convolucionais para segmentação semântica de Jonathan Long, Evan Shelhamer, Trevor Darrell. Não entendo o que as "camadas desconvolucionais" fazem / como elas funcionam. A parte relevante é 3.3 Upsampling é convolução para trás Outra maneira de conectar...

neural-network convnet convolution

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Qual é a diferença entre "equivariante à tradução" e "invariante à tradução"

Estou tendo problemas para entender a diferença entre equivariante para tradução e invariante para tradução . No livro Deep Learning . MIT Press, 2016 (I. Goodfellow, A. Courville e Y. Bengio), pode-se encontrar nas redes convolucionais: [...] a forma específica de compartilhamento de parâmetros...

neural-network deep-learning convolution

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Qual é a diferença entre upsampling e upsampling bi-linear em uma CNN?

Estou tentando entender este artigo e não tenho certeza do que é a amostragem bi-linear. Alguém pode explicar isso em alto

deep-learning convnet cnn convolution

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O que é uma camada convolucional 1D em aprendizado profundo?

Eu tenho uma boa compreensão geral do papel e mecanismo das camadas convolucionais no Deep Learning para processamento de imagens no caso de implementações 2D ou 3D - elas "simplesmente" tentam capturar padrões 2D nas imagens (em 3 canais no caso de 3D). Mas, recentemente, esbarrei em camadas...

deep-learning nlp convolution

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Por que as convoluções sempre usam números ímpares como tamanho do filtro

Se examinarmos 90-99% dos artigos publicados usando uma CNN (ConvNet). A grande maioria deles usa tamanho de filtro de números ímpares : {1, 3, 5, 7} para os mais usados. Essa situação pode levar a algum problema: com esses tamanhos de filtro, geralmente a operação de convolução não é perfeita com...

deep-learning convnet computer-vision convolution

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Qual é a diferença entre Convolução dilatada e Deconvolução?

Essas duas operações de convolução são muito comuns no aprendizado profundo no momento. Eu li sobre a camada convolucional dilatada neste artigo: WAVENET: UM MODELO GERATIVO PARA ÁUDIO CRU e desconvolução está neste artigo: Redes totalmente convolucionais para segmentação semântica Ambos...

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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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Maneiras de reconstruir pixels embaralhados de um arquivo de vídeo?

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...

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Como treinar dados por lote do disco?

Estou trabalhando em uma rede neural convolucional para classificação de imagens. O conjunto de dados de treinamento é muito grande para ser carregado na memória do meu computador (4 gb), além disso, também preciso tentar algum aprimoramento para equilibrar as classes. Eu estou usando keras. Eu...

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