Um Hilfe zu verstehen mich die Vorteile und Nachteile der decision trees, KNN, Neural Networks, Ich wollte einen einfachen Klassifizierer , dass stuft in 2 Klassen (bauen Bird Soundund Non-Bird Sound) mit allen oben 3 Methoden. Also habe ich einen Sound-Datensatz von kaggle heruntergeladen und...
Ich habe eine große Bildersammlung und möchte die Bilder in dieser Sammlung identifizieren, die andere Bilder aus der Sammlung zu kopieren scheinen. Um Ihnen einen Eindruck von den Arten von Bildpaaren zu geben, die ich als Übereinstimmungen klassifizieren möchte, betrachten Sie bitte diese...
Nach meinem Verständnis tritt das Problem des verschwindenden Gradienten beim Training neuronaler Netze auf, wenn der Gradient jeder Aktivierungsfunktion kleiner als 1 ist, so dass das Produkt dieser Gradienten sehr klein wird, wenn Korrekturen durch viele Schichten zurückpropagiert werden. Ich...
Ich versuche, ein neuronales Netzwerk darin zu schulen, wie man Pappkartons zusammen mit mehreren Klassen von Personen (Personen) erkennt. Obwohl es einfach ist, Personen zu erkennen und korrekt zu klassifizieren, ist es unglaublich schwierig, Pappkartons zu erkennen. Die Boxen sehen folgendermaßen...
Angenommen, ich habe ein Encoder-Decoder-Netzwerk auf einem Cat- Datensatz trainiert, wobei der Rekonstruktionsfehler als Verlustfunktion verwendet wurde. Das Netzwerk ist vollständig trainiert und der Decoder kann gute Katzenbilder rekonstruieren . Was ist nun, wenn ich dasselbe Netzwerk verwende...
Ich habe Wortbilder wie folgt: Nehmen wir an, es ist ein 256x64Bild. Mein Ziel ist es, den Text aus dem Bild zu extrahieren, 73791096754314441539wie es eine OCR im Grunde tut. Ich versuche ein Modell zu bauen, das Wörter aus Bildern erkennen kann. Wenn ich ein Wort sage, kann es eines der folgenden...