• Регистрация
Статьи и вопросы по тегу "Deep Learning"

Статьи и вопросы по тегу "Deep Learning"

  • Все 11
  • Вопросы 4
  • Статьи 7
Deep Learning Toolbox - создавайте, анализируйте и обучайте нейронные сети глубокого обучения. Документация по продукту.
  • вопрос
  • 17.07.2021
Eugene29
Eugene29 0.00
н/д
Добрый день! Очень нужна помощь с созданием нейронной сети в среде MATLAB, которая будет искать отдельные точки на изображении. Нашёл много разных примеров, но все они или для детектирования объекта,...
Добрый день! Очень нужна помощь с созданием нейронной сети в среде MATLAB, которая будет искать отдельные точки на изображении. Нашёл много разных примеров, но все они или для детектирования объекта,...
17.07.2021
  • вопрос
  • 13.07.2021
Eugene29
Eugene29 0.00
н/д
Добрый день! Столкнулся с проблемой, мне нужно создать обучающую выборку из изображений, на которых будут промаркированы несколько отдельных пикселей. В MATLAB есть Image Labeler, Video Labeler и Grou...
Добрый день! Столкнулся с проблемой, мне нужно создать обучающую выборку из изображений, на которых будут промаркированы несколько отдельных пикселей. В MATLAB есть Image Labeler, Video Labeler и Grou...
2 Ответа
13.07.2021
  • Публикация
  • 23.03.2021
Sancho
Sancho +99.25
н/д
В серии вебинаров: Демонстрация рабочего процесса, позволяющего исследовать, разрабатывать и развертывать приложения для глубокого обучения; Использование маркировщиков сигналов, изображений и видео для автоматизации рабочего процесса маркировки данных; Графи...

В вебинарах примут участие приглашенные спикеры из различных индустрий, которые поделятся опытом применения MATLAB и методов глубокого обучения в реальных проектах.

23.03.2021
  • Публикация
  • 23.10.2020
AnyaKim
AnyaKim +25.08
н/д
Анализы генотоксичности используются для оценки повреждения генетического материала (ДНК и РНК), вызванного химическим агентом, таким как лекарство, и часто используются для проверки безопасности лекарственных препаратов-кандидатов. В прошлом высококвалиф...

Анализы генотоксичности используются для оценки повреждения генетического материала (ДНК и РНК), вызванного химическим агентом, таким как лекарство, и часто используются для проверки безопасности лекарственных препаратов-кандидатов. В прошлом высококвалифицированные лаборанты проводили анализы вручную, используя микроскоп, чтобы исследовать тысячи отдельных клеток, чтобы определить биомаркеры повреждения ДНК: образование микроядер (MN) при делении клеток (рис. 1). Помимо того, что этот подход трудоемок и требует много времени, он зависел от субъективной оценки каждого отдельного техника.

23.10.2020
  • Публикация
  • 30.09.2020
Sancho
Sancho +99.25
н/д
MATLAB Live Editor: создайте исполняемый код с живыми скриптами Импорт и экспорт данных: чтение и запись данных во многих формах Предварительная обработка данных временных рядов: хранение, объединение и очистка данных датчиков многоскоростных временных рядов...

Хотите быстро начать использовать MATLAB для вашего следующего проекта data science?

Эти шпаргалки позволят вам найти необходимые команды для наиболее распространенных задач в вашем рабочем процессе. 

30.09.2020
  • Публикация
  • 28.09.2020
Н/Д
Н/Д 0.00
н/д
Что из себя представляют сверточные нейронные сети? Сверточная нейронная сеть (также CNN или ConvNet) является одним из наиболее популярных алгоритмов в глубоком обучении, это такой вид машинного обучения, при котором модель учится выполнять задачи классификац...

Перевод статьи Convolutional Neural Network 3 things you need to know

28.09.2020
  • Публикация
  • 28.09.2020
Sancho
Sancho +99.25
н/д
Ответим на вопрос - что же такое сверточная нейронная сеть? Сверточная нейронная сеть (CNN или ConvNet) - один из самых популярных алгоритмов глубокого обучения, относящийся к классу машинного обучения, в котором нейронная сеть учится выполнять задачи классифи...

В публикации:

  • Ответим на вопрос - что же такое сверточная нейронная сеть?
  • Что же делает сверточную нейронную сеть такой полезной?
  • Свертончная нейронная сеть отлично работает в задачах обнаружения и распознавания объектов
  • Как работает свертончная нейронная сеть
  • Изучение характерных признаков объекта, слои и классификация
  • Слои классификации
  • Аппаратное ускорение с помощью графических процессоров
  • Использование сверточной нейронной сети в MATLAB
  • Обучение с нуля
28.09.2020
  • вопрос
  • 15.07.2020
Н/Д
Н/Д 0.00
н/д
Здравствуйте. У меня есть вопрос по поводу Regression Learner. Позволяет ли данный пакет не только обучать модель, но и дообучивать на основании уже обученных данных и добавив к ним новым? Чтобы не об...
Здравствуйте. У меня есть вопрос по поводу Regression Learner. Позволяет ли данный пакет не только обучать модель, но и дообучивать на основании уже обученных данных и добавив к ним новым? Чтобы не об...
15.07.2020
  • вопрос
  • 15.07.2020
fatbad
fatbad 0.00
н/д
Коллеги, добрый день. При обучении Object Detection Using YOLO v3 Deep Learning появляется ошибка (см. ниже). Как можно понять, что именно считала  команда read?  Есть подозрение, что в дата...
Коллеги, добрый день. При обучении Object Detection Using YOLO v3 Deep Learning появляется ошибка (см. ниже). Как можно понять, что именно считала  команда read?  Есть подозрение, что в дата...
15.07.2020
  • Публикация
  • 17.12.2019
Денис Жегалин
Денис Жегалин +90.00
н/д
Обучение с подкреплением - вот вебинар про применение глубоких нейронных сетей в задачах управления: https://exponenta.ru/events/vvedenie-v-obuchenie-s-podkrepleniem-v-matlab Проводили вебинар сегодня, более 3х сотен участников!   Обучение с прикреплением...

Опытным путем мы пришли к тому (не спрашивайте как), что очень важно пояснить разницу между "обучением с прикреплением" и "обучением с подкреплением". о_О

17.12.2019
  • Публикация
  • 27.06.2019
Artem
Artem +290.00
н/д
Плейлист глубокое обучение / Deep Learning https://www.youtube.com/playlist?list=PLmu_y3-DV2_krTuCVMldqik3GRic4osLK Deep Learning: 1. Слои глубоких сверточных сетей   Deep Learning: 2. Alex (net)   Deep Learning: 3. VGG   Deep Learning: 4. Go...

Вашему вниманию предлагаются видео по глубокому обучению. 

27.06.2019