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1
回答
如何在Sklearn PCA上提高Logistic回归得分?
、
、
、
、
我想在
图像识别
方面对Lenet和PCA进行比较,所以我使用了德国交通信号基准和Sklearn PCA模块,但当我使用Logistic回归进行测试时,无论我尝试什么,分数都不会高于6%。
浏览 12
提问于2019-06-03
得票数 0
1
回答
CNN
上的最小样本数量
、
我之所以这样问,是因为FNN和
CNN
有许多共同的特征。公式是这样的:其中Ne是入口层,Nc是隐藏层,Ns是输出层,Nej是训练所需的最小样本数。
浏览 1
提问于2020-05-21
得票数 0
1
回答
CNN
上的最小样本数
、
我这么问是因为FNN和
CNN
有很多共同的特点。
浏览 0
提问于2020-05-21
得票数 0
2
回答
基于Tensorflow的回归输出
CNN
图像识别
、
、
我想用
CNN
根据图像来预测估计的等待时间。因此,我想这将使用
CNN
输出一个回归类型的输出,使用RMSE的损失函数,这就是我现在使用的,但它不能正常工作。有人可以指出使用
CNN
图像识别
来输出类似于等待时间的标量/回归输出(而不是类输出)的示例,以便我可以使用他们的技术来使其工作,因为我找不到合适的示例。我找到的所有
CNN
示例都是针对MSINT数据的,并且区分输出类输出的猫和狗,而不是等待时间的数字/标量输出。 谁能给我一个使用
CNN
的tensorflow的例子,给出基于
浏览 27
提问于2017-08-06
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1
回答
点云激光雷达数据的机器学习
、
为此,我们计划利用theano来使用
CNN
。硬件限制是CPU: 32 GB内存,Intel 47XX第4代核心i7和GPU: Nvidia quadro k1100M 2GB。请帮我推荐一下建筑。
浏览 0
提问于2015-02-01
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1
回答
CNN
识别可以回答“不是这些类中的任何一个”吗?
、
、
、
我使用
CNN
对20类图像进行
图像识别
。我还想让
CNN
告诉我,当图像不属于这20个类别中的任何一个时。Softmax只能给我这20个类中的一个的答案。有什么办法可以解决这个问题吗?
浏览 14
提问于2020-05-22
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2
回答
卷积神经网络对图像具有定位能力吗?
、
、
、
据我所知,
CNN
依靠滑动窗口技术,只能指出某一模式是否存在于给定的包围框中。这是真的吗? 如果没有这些技术的帮助,一个人能用
CNN
来实现本土化吗?
浏览 2
提问于2015-01-27
得票数 6
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1
回答
文本分析中最有效的机器学习算法
、
、
、
从理解NLP的卷积神经网络的角度来看,卷积神经网络不仅适用于
图像识别
,也适用于NLP。 一般来说,
CNN
是否是NLP文本分析的最佳选择,例如情感分析?
浏览 0
提问于2018-07-23
得票数 1
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1
回答
利用MFCC和Mel谱图与
CNN
、
我想得到一些反馈,为什么在许多研究论文中,研究人员通过卷积神经网络(
CNN
)传递MFCC?从本质上讲,
CNN
本身就是一个特征提取过程。谢谢!
浏览 5
提问于2021-08-27
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2
回答
Keras
CNN
:将文本作为图像之外的附加输入添加到
CNN
、
、
、
我正在尝试训练一个用于对象分类的
CNN
。因此,除了图像之外,我还想输入一些文本特征。我在这里找到了一个这样做的例子merged = Merge([
cnn
_model, text_model], mode='concat') ### final_model takes the combined换句话说,是否有可能(甚至有意义)将文本作为<em
浏览 0
提问于2018-08-06
得票数 3
1
回答
tensorflow中学习
CNN
的路线图
、
我在医学领域工作,我想学习
CNN
在
图像识别
和分类方面的应用。我学到的所有(少数)东西都来自于网络上的自学或稀少的书籍。我现在正在为
CNN
的实现学习Tensorflow,但是我很难找到符合我实际水平的清晰文档,所以我想我错过了基本知识来理解这一点。
浏览 0
提问于2017-02-04
得票数 0
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3
回答
CNN
图像大小调整与填充
、
、
、
、
我想训练
CNN
来进行
图像识别
。用于训练的图像没有固定大小。例如,我希望
CNN
的输入大小为50x100 (高度x宽度)。
浏览 0
提问于2018-04-25
得票数 21
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1
回答
Tensorflow与Inception v3在
图像识别
中的比较
、
、
、
我正在用Tensorflow学习
图像识别
。我已经在Tensorflow.org上读到了主题,它利用了初始v3训练模型。现在,我想创建自己的
CNN
模型,以便与盗梦空间v3进行比较,但我不知道如何开始。如果您有任何建议,我将不胜感激。 提前感谢
浏览 1
提问于2017-06-13
得票数 0
2
回答
从神经网络的特定层中提取激活
、
、
、
、
我当时正在研究一个
图像识别
问题。在训练模型之后,我保存了架构和权重。现在,我想使用该模型从其他图像中提取特征,并对其执行SVM。为此,我想删除模型的最后两层,并获得
CNN
计算的值和到那时为止的完全连接层。我如何在Keras中做到这一点呢?
浏览 12
提问于2021-01-23
得票数 0
1
回答
卷积神经网络中的滤波器向量及其层函数
、
、
对于
图像识别
,有一件事是关于滤波器向量和它的层函数的,我没有得到。“ 我的问题是,如果筛选值在
CNN
中没有按某种顺序排列(即随机学习的值),我们如何知道
CNN
(总是?)首先学习边缘,然后在第二层检测形状,等等。非常感谢!
浏览 3
提问于2016-12-09
得票数 0
1
回答
什么是“空间特征编码”?有人能举出一个具体的例子吗?
、
、
另一方面,与以往主流的
图像识别
方法(如HAAR、SIFT、HOG图像特征和spatial feature encoding、随机森林或支持向量分类器)相比,
CNN
模型具有更高的建模能力。考虑到在模型训练过程中需要适应的数百万个参数(比以前的管道多得多),
CNN
的表示增强了计算机
图像识别
模型的能力,使其能够很好地处理更具有挑战性的成像问题。
浏览 0
提问于2019-07-16
得票数 2
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1
回答
如何在深度学习平台中制作各种大小的图像作为RNN或
CNN
的输入文件?
、
我想使用图像文件(大约10,000张图像,在所有不同的大小)作为输入文件,使
图像识别
程序可能使用
CNN
(或RNN)。
浏览 7
提问于2017-02-24
得票数 1
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2
回答
在深度学习中将临床和图像数据结合在一起的最佳方法是什么?
、
、
、
我有病人的CT图像,并将
CNN
应用于这些图像来预测疾病。我想结合我的临床数据和我的图像数据在
CNN
的方法,这是可能的吗?
浏览 9
提问于2017-01-25
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1
回答
连接到所有前向层的神经网络
、
在经典的神经网络中,每个层只与下面的层相连接。如果我们放松了这个约束,允许它连接到任何或所有后续的层,该怎么办?这个架构已经被探索过了吗?这似乎是一种后盾,在这方面仍然有效。 至少,这种类型的网络可以通过在每一层人为地创建身份神经元来模拟,这些神经元引入了每个早期节点的值,其中这些层的传入权重固定在1。
浏览 0
提问于2018-02-05
得票数 5
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1
回答
点预测的最佳神经网络结构
、
、
、
、
( 1)使用
CNN
有意义吗?我读到它对像
图像识别
/分类这样的事情是最有效的,这显然不是这样的。 2)哪一种神经网络最有效?基准将是简单的线性回归和平均x。
浏览 0
提问于2020-06-01
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