convolution

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Tensorflow : 필터가 입력보다 커서는 안됩니다.

모양이 [n * 1] 인 트레이닝 샘플을 따라 컨볼 루션을 수행하고 제로 패딩을 적용하려고합니다. 지금까지 결과가 없습니다. 나는 내 데이터가 '처음에 기본적으로 트윗, 내가'빈 문자열로 교체 (모든 비 알파벳 문자를 필터링 (140) 길이의 각이다 캐릭터 레벨 CNN (here에서 가져온 아이디어를) 건물입니다), 소문자로 변환하고 one-hot 인코더로

python machine-learning tensorflow deep-learning convolution 2016-09-25

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Tensorflow에서 4D 텐서는 무엇을 의미합니까?

고정 된 크기의 텍스트 줄을 따라 컨볼 루션을 수행해야합니다. 따라서 본질적으로 훈련 예는 다음과 같은 형식입니다. 1*N_FEATURES 여기서 N_FEATURES은 3640과 같습니다 (140 문자는 one-hot으로 인코딩되므로 40 * 26 = 3640). 나는 정확하게는, 예를 here 이해하려고 노력하고 있어요 : def my_conv_model

machine-learning tensorflow convolution 2016-09-26

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이미지 인식에 사용 된 회선 연산은 무엇입니까?

피쳐 인식에서 컨볼 루션을 발견 한 모든 고난이도 예제는 픽셀 값 1 또는 -1을 사용하여 컨볼 루션 작업을 "단순화"합니다. 그것은 정말 간단한 조작한다 (다음의 화소 수로 나누고, 필터 화소, 합 결과가 입력 화소 곱) 그러나, 화소 값의 범위를 가질 것이다 대부분의 이미지를 실제로 도움 아니다 . 예 : (0.0-1.0) 또는 (0-255). 이 입력

image-processing convolution conv-neural-network 2016-10-01

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손실 증가에 대한 가능한 설명은 무엇입니까?

저는 4 개국에서 온 이미지의 40k 이미지 데이터 세트를 가지고 있습니다. 이미지에는 야외 장면, 도시 장면, 메뉴 등 다양한 주제가 포함됩니다. 이미지를 위치 정보 태그 지정하는 데 깊은 학습을 사용하고 싶었습니다. 나는 3 개의 conv-> relu-> pool 계층으로 구성된 작은 네트워크에서 시작하여 학습 과제가 간단하지 않기 때문에 네트워크를 깊

tensorflow deep-learning convolution tensorboard cross-entropy 2016-10-05

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컨볼 루션 결과가 카페의 컨볼 루션 결과와 다릅니다

나는 결과를 커피 결과와 비교하기 위해 스스로 컨볼 루션 함수를 작성하려고했습니다. 데모 프로그램을 실행하는 동안 아래쪽 및 위쪽 blob 데이터와 가중치를 사용했습니다. 나는 추출 된 자료가 정확하다는 것을 확신한다. 여기에 작성한 회선 테스트 코드가 있지만 결과는 다릅니다. 이 예에서는 64 개의 입력 기능 맵과 64 개의 출력 기능 맵이 있고 3x3

c deep-learning caffe convolution pycaffe 2016-10-08

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Caffe - MNSIT - 단일 이미지에서 네트워크를 사용하려면 어떻게해야합니까?

나는 이미지 분류에 Caffe (http://caffe.berkeleyvision.org/)를 사용하고 있습니다. Windows에서 모든 것을 사용하고 있으며 모든 것이 잘 컴파일 된 것 같습니다. 학습을 시작하기 위해 나는 MNIST 튜토리얼 (http://caffe.berkeleyvision.org/gathered/examples/mnist.html)을

neural-network caffe convolution pycaffe 2016-10-10

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다른 입력 눈금을 가진 CNN

Conv. multiscale 분류 문제에 대한 그물. 내 목표는 CNN을 하나의 입력 크기로 조정하고이 모델을 사용하여 다양한 크기/크기의 이미지를 예측하는 것입니다. CNN에서 가능합니까? keras/python을 사용하여 네트워크를 개발하고 있습니까? 도움을 주시면 감사하겠습니다.

input neural-network size convolution keras 2016-10-18

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Keras - 그것은이 예에서

작동 방법 1D 컨볼 루션 : https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/imdb_cnn.py 이 조각 아래에 제공됩니다. 임베디드 레이어는 배치의 각 예제에 대해 400 x 50 행렬을 출력합니다. 내 질문은 어떻게 1D 회선이 작동합니까? 400 x 50 매트릭스에서 어떻게 작동합니까?

neural-network convolution keras 2016-10-19

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있습니다 컨볼 루션 커널 사전 정의 또는 현지 이해 교육

동안을 정의 하는가하는 방법을 컨볼 루션 커널 작업과 신경망에서의 기능. 그러나, 나는 당신이 콘볼 루션 커널 또는 그 어떤 경우 CNN이 그 어떤 사전 정의 할 것이다 전형적인 CNN에 있는지 확실하지 않습니다 "이해한다." kernel = [[ 0, 1, -2, 1, 0] [ 0, 2, -1, 2, 1] [ 1, 0, 1, 0,

machine-learning neural-network artificial-intelligence convolution conv-neural-network 2016-10-19

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Tensorflow에서 필터 연결이 어떻게 구현됩니까? <strong>GoogleNet</strong> 아키텍처를 보면

당신이 볼 수 같은 블록 : 는 컨볼 루션 연산이 tf.nn.conv2d()이다 풀링은 tf.nn.max_pool() 입니다 하지만 예제와 튜토리얼에서 TF에서 필터 연결을 구현하는 방법을 찾을 수 없습니까?

neural-network tensorflow deep-learning convolution conv-neural-network 2016-09-23

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