Als «convolutional-neural-networks» getaggte Fragen

Bei Fragen zu Faltungs-Neuronalen Netzen, auch bekannt als CNN oder ConvNet.

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Wie problematisch ist weißes Rauschen für die reale Verwendung eines DNN?
Ich habe gelesen, dass tiefe neuronale Netze relativ leicht getäuscht werden können ( Link ), um ein hohes Vertrauen in die Erkennung von synthetischen / künstlichen Bildern zu geben, die vollständig (oder zumindest größtenteils) außerhalb des Vertrauenssubjekts liegen. Persönlich sehe ich kein großes Problem damit, dass DNN diesen synthetischen / …
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Welche Vorteile kann die Anwendung von Graph Convolutional Neural Network anstelle von gewöhnlichem CNN erzielen?
Welche Vorteile können wir durch die Anwendung von Graph Convolutional Neural Network anstelle von gewöhnlichem CNN erzielen? Ich meine, wenn wir ein Problem durch CNN lösen können, was ist der Grund, warum wir auf Graph Convolutional Neural Network umstellen sollten, um es zu lösen? Gibt es Beispiele, die zeigen können, …
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Stellen Deep-Learning-Algorithmen ensemblebasierte Methoden dar?
Kurz über Deep Learning (als Referenz) : Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der auf einer Reihe von Algorithmen basiert, die versuchen, Abstraktionen auf hoher Ebene in Daten mithilfe eines Deep Graphs mit mehreren Verarbeitungsebenen zu modellieren, die aus mehreren linearen und nichtlinearen Transformationen bestehen. Verschiedene Deep-Learning-Architekturen wie …
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Können maschinelle Lernalgorithmen (CNNs?) Verwendet / trainiert werden, um zwischen kleinen Detailunterschieden zwischen Bildern zu unterscheiden?
Ich habe mich gefragt, ob Algorithmen für maschinelles Lernen (CNNs?) Verwendet / trainiert werden können, um zwischen kleinen Detailunterschieden zwischen Bildern (wie geringfügigen Unterschieden in Rottönen oder anderen Farben oder dem Vorhandensein kleiner Objekte zwischen ansonsten sehr ähnlichen Bildern) zu unterscheiden. )? Und dann Bilder anhand dieser Unterschiede klassifizieren? Wenn …
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Wie wählen wir die Kernelgröße je nach Problem?
Das Finden geeigneter Hyperparameter für ein neuronales Netzwerk ist offensichtlich eine komplexe Aufgabe und ein Problem oder domänenspezifisch. Es sollte jedoch mindestens einige "Regeln" geben, die für die Größe des Filters (oder Kernels) meistens gelten! In den meisten Fällen sollte die Intuition darin bestehen, kleine Filter zur Erkennung von Hochfrequenzmerkmalen …
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