Исследуем свёрточные нейронные сети (CNN): полный гид От основ нейронных сетей до кода: узнайте, как CNN обрабатывают изображения. Включает:Основы: нейроны, слои, обучение.Компоненты CNN: свёртка, пулинг, полносвязные слои.Архитектуры: LeNet, AlexNet, VGG, GoogleNet, ResNet.Практический пример на TensorFlow.Сравнение с Vision Transformers. Идеально для новичков и экспертов Читать далее
В современном мире искусственный интеллект и машинное обучение стремительно развиваются, меняя нашу повседневную жизнь и открывая новые горизонты в различных областях. Одной из ключевых технологий, лежащих в основе этих достижений, являются сверточные нейронные сети (Convolutional…
На хабре было множество публикаций по данной теме, но все они говорят о разных вещах. Решил собрать всё в одну кучку и рассказать людям. Это первая статья серии введения в нейронные сети, «Нейронные сети для начинающих». Здесь и далее мы постараемся разобраться с таким понятием — как нейронные сети, что они вообще из себя представляют и как с ними «подружиться», на практике решая простые задачи. Читать дальше →
Распознавание автомобильных номеров до сих пор является самым продаваемым решением на основе компьютерного зрения. Сотни, если не тысячи продуктов конкурируют на этом рынке уже на протяжении 20-25 лет. Отчасти поэтому сверточные нейронные сети (CNN) не бьют прежние…