LeNet - первая свёрточная нейросеть для распознавания текста |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2021-01-08 18:21 Немного раритета: видео с демонстрацией LeNet - первой свёрточной нейросети для распознавания текста. Довольный парень на первом видео (1993 год) - её изобретатель, французский учёный Ян Лекун. Устройство свёрточных сетей обычно сравнивают с работой зрительной системы животных (и человека). В зрительной коре есть специальные нейроны, которые обрабатывают отдельные фрагменты изображения и активируются, если на них есть простые паттерны. Например, одни нейроны реагируют на вертикальные полосы на картинке, а другие - на горизонтальные. За это открытие Нобелевскую премию по медицине 1981 года получили Дэвид Хьюбел и Торстен Визель. Они исследовали зрительную систему кошки ? Свёрточный слой нейросети устроен похоже: он пропускает изображение через несколько "фильтров" и определяет, насколько каждый фрагмент изображения похож на разные фильтры. Фильтр - это матрица из чисел, в которой закодирован паттерн: простой типа линии или более сложный (геометрическая фигура, часть тела, сложная текстура). Свёрточная сеть определяет участки изображения, похожие на эти паттерны. При этом фильтры она также создаёт сама в процессе обучения. Источник: vk.com Комментарии: |
|