Estoy tratando de usar CNN (red neuronal convolucional) para clasificar documentos. CNN para textos cortos / oraciones ha sido estudiado en muchos artículos. Sin embargo, parece que ningún documento ha utilizado CNN para textos o documentos largos. Mi problema es que hay demasiadas características...
Estoy tratando de averiguar cuántos pesos y sesgos se necesitan para CNN. Digamos que tengo una imagen (3, 32, 32) y quiero aplicar un filtro (32, 5, 5). Para cada mapa de características tengo 5x5 pesos, por lo que debería tener 3 x (5x5) x 32 parámetros. Ahora necesito agregar el sesgo. Creo que...
Me gustaría poder estimar si un modelo propuesto es lo suficientemente pequeño como para ser entrenado en una GPU con una cantidad dada de memoria Si tengo una arquitectura CNN simple como esta: Input: 50x50x3 C1: 32 núcleos 3x3, con relleno (supongo que en realidad son 3x3x3 dada la profundidad...
Me pregunto cómo interpretar una arquitectura recurrente en un contexto EEG. Específicamente, estoy pensando en esto como una CNN recurrente (a diferencia de arquitecturas como LSTM), pero tal vez también se aplique a otros tipos de redes recurrentes Cuando leo sobre R-CNN, generalmente se...
He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica
Tengo dos tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quiero hacer un producto interno para cada par en el lote, generando c:[batch_size, 1], dónde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:].
La mayoría de las redes que he visto tienen una o dos capas densas antes de la capa final de softmax. ¿Hay alguna forma de principios de elegir el número y el tamaño de las capas densas? ¿Son dos capas densas más representativas que una para el mismo número de parámetros? ¿Debería aplicarse la...
Tuve una discusión interesante sobre la base de un proyecto en el que estábamos trabajando: ¿por qué usar un sistema de inspección visual CNN sobre un algoritmo de coincidencia de plantillas? Antecedentes: había mostrado una demostración de un sistema simple de visión CNN (cámara web + computadora...
¿Hay algún documento publicado que muestre diferencias en los métodos de regularización para redes neuronales, preferiblemente en diferentes dominios (o al menos diferentes conjuntos de datos)? Lo pregunto porque actualmente tengo la sensación de que la mayoría de las personas parecen usar solo el...
Actualmente estoy trabajando en recrear los resultados de este documento . En el documento describen un método para usar CNN para la extracción de características, y tienen un modelo acústico que es Dnn-hmm y pre-entrenado usando RBM. La sección III, subsección A, establece diferentes formas en...
Trabajo analizando datos de EEG, que eventualmente necesitarán ser clasificados. Sin embargo, obtener etiquetas para las grabaciones es algo costoso, lo que me ha llevado a considerar enfoques no supervisados para utilizar mejor nuestras cantidades bastante grandes de datos sin etiquetar. Esto...
Estaba viendo algunos videos en línea sobre redes convolucionales, y el orador estaba discutiendo el concepto de pasar un filtro sobre una imagen. Él dijo, y también se muestra en la imagen a continuación, que "Profundidad = representación semántica". Esto suena bien, pero no estoy seguro de...
Suponga que tiene un archivo de video cuyo orden de píxeles se ha barajado una vez. Es decir, un orden aleatorio se definió una vez y se aplicó a todos los marcos. ¿Existe algún enfoque conocido para recuperar el orden inicial de píxeles? Tengo algunas ideas sobre cómo recuperar la topología...
No veo un paquete para hacer redes neuronales convolucionales en R. ¿Alguien ha implementado este tipo de algoritmo en
Estoy buscando una buena explicación de cómo funcionan las convoluciones en el aprendizaje profundo cuando se aplican a imágenes multicanal. Por ejemplo, supongamos que tengo una imagen de 100 x 100 píxeles con tres canales, RGB. El tensor de entrada tendría entonces dimensiones de 100 x 100 x...
Digamos que hay dos autos en una imagen. ¿Cómo puede detectar estos autos, dado que puede detectar un solo automóvil en una
Estoy tratando de entrenar un modelo en keras y estoy usando ModelCheckpoint para guardar el mejor modelo de acuerdo con una métrica de validación monitoreada (en mi caso, el índice Jaccard ). Si bien puedo ver que el modelo mejora en el tensorboard, cuando trato de cargar los pesos y evaluar el...
Quiero usar un pequeño conjunto de datos para crear el modelo CNN. Entonces, estoy usando el aumento de datos para aumentar el conjunto de datos del tren. ¿Debo usar todas las técnicas de aumento (argumentos) que se enumeran aquí ? Me di cuenta de que agregar muchos argumentos disminuye la...