sorodni izrazi in sinonimi v sodobni slovenščini, hrvaščini in srbščini
Podobnost besed in fraz med rezultati je odvisna od tega, kolikokrat se beseda
ali fraza pojavi v podobnem stavčnem kontekstu kot "alexnet".
Podobni izrazi in sinonimi za
Kliknite za poizvedbo
Pogosto skupaj z
Primeri iz korpusa
Korpus Common Crawl
Common Crawl je korpus spletnih strani
AlexNet pa je začel s celovitim reševanjem teh težav z uporabo tehnologije globokega učenja (ang. deep learning).
AlexNet [12]) so bili uporabljeni za razvrščanje slik, tj. določanje enega razreda celotni sliki.
GPUji so bili zgolj prvo orodje, ki je omogočalo implementacijo te poti v potrebni širini (alexnet, 2011).
Alexnet je dosegel 17, 0% top 5 napake, medtem ko je bil najboljši do tedaj objavljen rezultat 25, 7% [27], ki je bil dosežen s konvencionalnimi metodami.
Arhitektura konvolucijske nevronske mreže AlexNet sestoji iz vhodnega podatka (slika), petih kovolucijskih slojev, treh polno povezanih slojev ter izhodne plasti.
V drugem delu se dobljene regije transformira tako, da so primerne za vhod v arhitekturo AlexNet [34], s pomočjo katere se pridobi opisnike.
EfficientNet b4 ima boljše rezultate v kategorijah surovo in nizko pečeno, AlexNet pa v srednje pečeno in visoko pečeno.
Razlog za slabše zaznavanje omenjenih artefaktov se skriva v predpripravi slike za detekcijo z nevronsko mrežo AlexNet.
Na sliki 18 je prikazan posnetek zaslona v primeru globokega učenja z AlexNet mrežo na primeru skupine artefaktov ghosting in nehomogenost.
AlexNet za kategorijo surovo deluje slabše kot EfficientNet b4, pri čemer nezanemarljivo zamenjuje kategoriji surovo in srednje pečeno.
Ker AlexNet prepoznava tudi barvne slike, smo naše slike pretvorili v barvno lestvico s postopkom psevdobarvanja.
Značilke AlexNet so očitno bolj primerne za modeliranje sprememb, ki se dogajajo med pečenjem.
Leta 2012 je AlexNet na tekmovanju pometel s konkurenco , ko je pravilno prepoznal 84 odstotkov fotografij – drugouvrščeni je imel dvakrat več napačno določenih .
AlexNet CNN [35] (ena prvih visoko-zmogljivih implementacij globokega učenja) ima ̌ e ima vsak parameter 32 bitov, to znese okoli okoli 60 milijonov parametrov.
Na omrežju AlexNet [9] je bila v primerjavi s funkcijo tanh ugotovljena pohitritev učenja za faktor 4.
Konvolucijska nevronska mreža AlexNet po spremembi ne more prepoznati predhodno jasnih motivov .
Prikazani konvolucijski filtri se nahajajo na prvem nivoju konvolucijske nevronske mreže imenovane AlexNet [17].
Slika 17 prikazuje strukturo nevronske mreže AlexNet - pet konvolucijskih in tri popolnoma povezane plasti.
Po javni objavi mreže AlexNet so številni poskušali izboljšati njeno arhitekturo.
Enako kot AlexNet ima boljši rezultat v natančnosti kot v priklicu.