必威英雄联盟问题标记(convolutional-neural-networks)

关于卷积必威英雄联盟神经网络,也被称为CNN或ConvNet。

954个必威英雄联盟问题
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CNN是如何进行参数分享的?

我试图从参数共享理解卷积神经网络中的参数共享的概念。我有几个困惑:参数共享指的是事实,为生成一个…
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卷积神经网络和自动编码器之间的概念区别是什么?

我对自动编码器很熟悉,现在我要进入cnn了。通过看看CNN最重要的组成部分,过滤器:我想知道它和自动编码器有什么不同:对我来说,它……
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如何处理奇怪的回顾?

我目前正在使用扩张的CNN来解决回归问题。我试图根据6,12和24值(LIEKBACK)提前24个时间戳。但是我不确定哪种扩张率......
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在不平衡(学术)数据集上评估卷积神经网络

我已经训练了一个姿势分析网络,在一个在公共场所的人类视频中进行分类,如果有一个)在两个人,b)之间握手,靠近他们的双手抚摸......
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如何将单个检测网络切换为多个检测网络?

我已经训练了一个CNN网络来检测圆圈并近似于图像中的中心和半径。我现在想做的是,如果有多个......
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如何获得具有给定单元的最高激活的图像?

我是机器学习的新手。我正在研究Pytorch上的预用alexnet,我想想象一个给定的单位U的接受领域。要做到这一点,我正在尝试像200k图像一样......
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这些是否可视化卷积层的过滤器或滤波器的卷积图像?

在互联网上有一些与卷积网络相关的图片,我在下面给出了一个例子。我的问题是:这些图片是卷积层的权重/过滤器吗?
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24日视图

喂养图像的CNN FFT,一个愚蠢的想法?

我的数据集由大约40,000 200x200px灰度图像组成,以噪音和偶尔的曲柄沐浴在噪音中,如条纹其他斑点的不同形状和尺寸,模糊斑点等......
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19日视图

为什么变形金刚在序列建模任务上比CNN更好?必威电竞

变形金刚在NLP的领域取得了革命,并在各种语言建模问题中,在各种语言建模问题中,迅速提升了神经网络,最近,竞争准确性......
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用不平衡混合数据(图像和结构化数据)训练神经网络的最佳方法是什么?

我有结构化数据和图像数据来解决一个回归问题。一个结构化数据的样本可以与N个图像相关。如果我只使用结构化数据,我可以得到不错的性能,但还不够……
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10次​​观点

CFD加固学习拓扑优化风洞

我想创建一个强化学习环境,专为赢得隧道仿真而设计,每个迭代都可以从过去的速度模型接收3D向量/标量字段......
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在CNN中,卷积后的偏差是如何添加的?

我很难理解偏差是如何加入到特征提取卷积中的。我见过有人把偏差说成是每个过滤器改变的单个数字,或者是整个矩阵。
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37的观点

如何在BERT模型上添加连续CNN层?

信息我正在研究二进制分类任务,并使用来自变压器库的BERT模型使用下面的自定义模型:...必威电竞
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如何用非最大抑制来拒绝对方内部的盒子

我正在研究对象检测CNN,并具有非最大抑制的一些问题。当我在大盒子里有一个小盒子时,NMS没有拒绝较小的,不正确的盒子,因为它是...
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9次观点

如何通过计算机视觉和神经网络衡量(分类)迎面而来的流量的速度?

假设我有不同的同一辆车的视频有时会移动缓慢,有时会快速移动,比如为50kmph等慢和60kmph。(假设背景是绿色屏幕,汽车不...

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