ค้นหาเว็บไซต์
การแพดดิ้งเป็นกระบวนการสำคัญในโครงข่ายประสาทเทียมแบบ Convolutional แม้ว่าจะไม่บังคับ แต่เป็นกระบวนการที่มักใช้ในสถาปัตยกรรม CNN ที่ทันสมัยหลายแห่ง ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจว่าทำไมและทำอย่างไร
การบิดเบี้ยวในบริบทการประมวลผลภาพ/คอมพิวเตอร์วิทัศน์เป็นกระบวนการที่รูปภาพถูก "สแกน
อ่านต่อไป →ด้วยการมีเฟรมเวิร์กการเรียนรู้เชิงลึกยอดนิยม เช่น TensorFlow, Keras, PyTorch และไลบรารีอื่นๆ ที่คล้ายคลึงกัน ทำให้มือใหม่ในสาขานี้สามารถเลือกหัวข้อของโครงข่ายประสาทเทียมได้เร็วขึ้นมากได้ง่ายขึ้นมาก แม้ว่าเฟรมเวิร์กเหล่านี้จะช่วยให้คุณมีเส้นทางในการแก้ไขการคำนวณที่ซับซ้อนที่สุดภายในไม่กี่นาที แต่ก็ไม่ได้ต้องการให้คุณเข้าใจแนวคิด
อ่านต่อไป →เครือข่ายหน่วยความจำระยะสั้นระยะยาว (LSTM) เป็นคลาสของเครือข่ายประสาทที่เกิดซ้ำ (RNN) ที่สามารถแก้ไขปัญหาการทำนายลำดับได้ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง RNN และ LSTM นั้นแตกต่างจากโครงข่ายประสาทเทียมอื่น ๆ ตรงที่มีมิติชั่วคราวและต้องใช้เวลาและลำดับในการพิจารณา ในความเป็นจริงพวกเขาถือเป็นกลุ่มย่อยของ RNN ท
อ่านต่อไป →ไม่ว่าคุณจะยังใหม่ต่อการเรียนรู้เชิงลึกหรือเป็นนักวิจัยที่จริงจัง คุณคงเคยได้ยินคำว่า Convolutional Neural Networks (CNN) อย่างแน่นอน เป็นหนึ่งในสถาปัตยกรรมที่ได้รับการวิจัยและมีประสิทธิภาพสูงสุดในสาขานี้ ดังที่ได้ก
อ่านต่อไป →ใน Multi Layer Perceptrons (MLP) พารามิเตอร์ที่เรียนรู้ได้คือน้ำหนักของเครือข่ายซึ่งแมปกับคุณสมบัติเวกเตอร์ อย่างไรก็ตาม ในบริบทของ Convolutional Neural Networks พารามิเตอร์ที่เรียนรู้ได้เรียกว่าตัวกรอง ซึ่งเป็นตัวกรองที่เป็นเมทริกซ์/อาร์เรย์ 2 มิติ โดยทั่วไปมีขนาดเป็นสี่เหลี่ยมจัตุรัส ในบทความนี้ เราจะมาสำรวจว่าจริงๆ แล้วตัวกรอง
อ่านต่อไป →คำว่า 'การรวมกลุ่ม' อาจฟังดูคุ้นเคยสำหรับทุกคนที่คุ้นเคยกับ Convolutional Neural Networks เนื่องจากเป็นกระบวนการที่ใช้กันทั่วไปหลังจากแต่ละเลเยอร์ Convolution ในบทความนี้ เราจะสำรวจสาเหตุและความชำนาญเบื้องหลังกระบวนการพื้นฐานนี้ในสถาปัตยกรรมของ CNN
เอกสารการเรียนรู้ของเครื่องใหม่ที่นำเสนอเส้นทางใหม่ในด้านการเรียนรู้เชิงลึกอย่างกล้าหาญ สิ่งพิมพ์ล่าสุดเกี่ยวกับ Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) เป็นหนึ่งในผลงานที่แหวกแนวเหล่านั้น วันนี้เราจะพยายามทำความเข้าใจแนวคิดของบทความนี้และแนวคิดพื้นฐา
อ่านต่อไป →โครงสร้างของโครงข่ายประสาทเทียมมีความสำคัญมากขึ้นเรื่อยๆ ในการวิจัยเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองปัญญาประดิษฐ์สำหรับการใช้งานหลายอย่าง มีการพัฒนากระบวนทัศน์โครงสร้างที่ขัดแย้งกันสองแบบ: โครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนกลับ (เกิดซ้ำ) และโครงข่ายประสาทเทียมแบบป้อนไปข้างหน้า ในบทความนี้ เรานำเสนอการเปรียบเทียบเชิงลึกของสถาปัตยกรรมทั้งสองหลังจา
อ่านต่อไป →รูปภาพความละเอียดสูงและวิดีโอความละเอียดสูงกลายเป็นสิ่งจำเป็นที่ได้รับความนิยมมากที่สุดสำหรับผู้คนในการเพลิดเพลินกับการวิจัยและพัฒนาในทุกวันนี้ ยิ่งคุณภาพของภาพหรือวิดีโอใดภาพหนึ่งสูงขึ้น ประสบการณ์การรับชมโดยรวมของผู้ชมก็จะยิ่งน่าพึงพอใจและน่าจดจำมากขึ้นเท่านั้น เทคโนโลยีภาพสมัยใหม่ทุกอย่างที่พัฒนาขึ้นในโลกปัจจุบ
อ่านต่อไป →ในช่วงแรกๆ ของกลไกความสนใจในคอมพิวเตอร์วิทัศน์ บทความฉบับหนึ่งที่ตีพิมพ์ใน CVPR 2018 (และ TPAMI) Squeeze and Excitation Networks ได้แนะนำกลไกความสนใจผ่านช่องทางรูปแบบใหม่ โมดูลเสริมที่เรียบง่ายแต่มีปร
อ่านต่อไป →