Pull to refresh

Comments 18

Все статьи и книги это делают, что и ваше повествование, а вот как начать выделять из изображений фигуры либо из звуков паттерны никто не говорит
Для начала, необходимо разметить обучающую выборку вручную: отметить «треугольники» на фотографиях, видимо, с указанием координат. После этого можно попытаться обучить нейросеть на этих данных, и она будет выдавать координаты «треугльников», если найдет что-то похожее на картинке.
Сама по себе нейросеть не умеет выделять паттерны, по крайне мере мне такие алгоритмы не известны. Может наши старшие товарищи подскажут в комментариях.
Сама по себе нейросеть не умеет выделять паттерны

Сверточные нейросети целиком состоят из паттернов, закодированных в ядрах сверки. И эти паттерны нейросеть выделяет сама, на основе обучающей выборки, в ходе «подбора коэффициентов». Мне, в свое время, понять это помогли инструменты визуализации, которые отображают состояние каждого слоя при прогоне изображения через нейросеть. Рекомендую.

image
Спасибо за визуализацию! Я не стал включать в статью «Тепловые карты», чтобы не загромождать ее.
Но суть ответа остается прежняя: чтобы сеть научилась выявлять паттерны, надо сначала ее на них натренировать.
UFO just landed and posted this here
«Не отображают» конечно же не означает, что оно не нужно. Про «x0=1» я не стал упоминать, чтобы не спугнуть новичков, это они откопают чуть позже, сами.
UFO just landed and posted this here
Действительно. Подстава от Википедии. Поправлю картинку.
UFO just landed and posted this here
Спасибо, хороший материал для обучения.
В свою статью я включил концентрат, которого мне самому не хватало на самом старте, когда «вообще ничего не понятно».
Да, это я читал, но не на все вопросы нашел ответы. Например, мне выносило мозг «Зачем нужна функция активации», найти ответ было непросто.
С классификацией и сегментированием плюс минус все понятно, а вот как нейросетями генерировать контент — уже сложнее.
Есть нейросети которые создают фотографии несуществующих людей и котов.
Их тоже просто «накормили» сотнями тысяч реальных фотографий или все-таки что-то более хитрое?

Их накормили, это так. Посмотрите в сторону алгоритма GAN, или более старый — Автокодировщик. Принцип один: обучаем на котиках, чтобы генерировали чуть других котиков.

Читал отзывы на эту книгу, большинство пишет что книга великолепная, но перевод ужасен и читать нужно в оригинале.
Мне удалось раздобыть в русском варианте. Да, читать надо в оригинале, а то на Stack OverFlow подсказок потом не найдете.
Спасибо огромное за эту статью, мне как человеку без математической базы именно такое объяснение и было необходимо!
Очень вас понимаю, готовил как для себя.
Sign up to leave a comment.

Articles