エピソード
畳み込みニューラル ネットワークを使用した犬と猫の分類 |Python Data Science Day
代入 Jyothi Swaroop Makena
このプレゼンテーションでは、画像を犬と猫の 2 つのカテゴリに分類するために設計された畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) プロジェクトについて詳しい説明を行います。 CNN は、特に画像認識タスクに適したディープ ニューラル ネットワークの一種です。 私たちの目標は、これらの一般的なペット種を区別するための効果的で正確な分類器を構築する際に、CNNアーキテクチャとそのアプリケーションの複雑さを紹介することです。
CNN モデルは、畳み込み層を使用して入力画像から階層的特徴を自動的に学習する多層ニューラル ネットワークです。 これらの畳み込みレイヤーは、学習した特徴の空間ディメンションをダウンサンプリングするプール レイヤーと、予測を行う完全に接続されたレイヤーによって補完されます。 このデータセットは、犬と猫のラベル付き画像で構成され、パターンを学習して一般化するための CNN のトレーニング 資料として機能します。
最終的に、この CNN プロジェクトは、画像分類タスクにおけるディープ ラーニングの力を例示し、コンピューター ビジョンにおけるニューラル ネットワークの広範なアプリケーションを理解するための基盤として機能します。 ディープ ラーニングの経験がなくても、私はあなたが私に参加し、特にディープラーニングとCNNの多くの驚異を目の当たりにすることを強くお勧めします。
章
- 00:00 - 畳み込みニューラル ネットワークを使用した犬と猫の分類
- 01:29 - 今日の議題
- 02:40 - 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とは
- 03:50 - CNN の理由 ANN ではないのはなぜですか?
- 07:52 - 一般的な CNN アーキテクチャ
- 11:10 - CNN アプリケーション
- 11:57 - デモ
関連エピソード
のインスタンスに接続するときには、
- Jyothi Swaroop Makena |LinkedIn: /in/jyothiswaroopmakena/
このプレゼンテーションでは、画像を犬と猫の 2 つのカテゴリに分類するために設計された畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) プロジェクトについて詳しい説明を行います。 CNN は、特に画像認識タスクに適したディープ ニューラル ネットワークの一種です。 私たちの目標は、これらの一般的なペット種を区別するための効果的で正確な分類器を構築する際に、CNNアーキテクチャとそのアプリケーションの複雑さを紹介することです。
CNN モデルは、畳み込み層を使用して入力画像から階層的特徴を自動的に学習する多層ニューラル ネットワークです。 これらの畳み込みレイヤーは、学習した特徴の空間ディメンションをダウンサンプリングするプール レイヤーと、予測を行う完全に接続されたレイヤーによって補完されます。 このデータセットは、犬と猫のラベル付き画像で構成され、パターンを学習して一般化するための CNN のトレーニング 資料として機能します。
最終的に、この CNN プロジェクトは、画像分類タスクにおけるディープ ラーニングの力を例示し、コンピューター ビジョンにおけるニューラル ネットワークの広範なアプリケーションを理解するための基盤として機能します。 ディープ ラーニングの経験がなくても、私はあなたが私に参加し、特にディープラーニングとCNNの多くの驚異を目の当たりにすることを強くお勧めします。
章
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- 01:29 - 今日の議題
- 02:40 - 畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) とは
- 03:50 - CNN の理由 ANN ではないのはなぜですか?
- 07:52 - 一般的な CNN アーキテクチャ
- 11:10 - CNN アプリケーション
- 11:57 - デモ
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