Answer: The region proposal network (RPN) in the faster region-based convolutional neural network (Faster R-CNN) is used to decide “where” to look in order to reduce the computational requirements of the overall inference process. The RPN quickly and efficiently scans every location in order to a...
初期のモデル(ネオコグ二トロン)は1982年に，福島邦彦さんによって考え出された人間のもつ視覚野の神経細胞(S細胞とC細胞)の２つの働きを模したもの1998年に，ヤン・ルカン氏によってLeNetと呼ばれるモデルが考えられるネオコグ二トロンは勾配計算はしないが，LeNetはバックプロパゲーション（勾配計算）を行う畳み込みに用いるフィルターをどのようにすれば良いか学習する「位置ずれ」に強いので画像処理に適している2012年にILSVRCで圧倒的な精度で優勝したAlexNetが出てくる CNN (Convolutional Neural Network)についてCNNは，通常のニューラルネットワークとよく似ています． 学習可能な重みとバイアスを持つニューロンで構成されているため，一般的なニューラルネットワークが理解できれば，それほど難しいものではありません． CNNではただ単に，入力データが画像
事前知識 テンソルで理解しておくべきことは意外と少ない 畳み込みとは 畳み込み 畳み込みニューラルネット 畳み込みニューラルネットの畳み込み処理 空間フィルタ 畳み込み層 RGB画像を扱う場合 畳み込み層まとめ 分類の方法について プーリング層 活性化関数 全体のまとめ 事前知識 テンソルで理解しておくべきことは意外と少ない 畳み込みニューラルネットワークでは非常にたくさんの添字が現れます。 しかし決して難しいものではありません。実はとてもシンプルな処理を繰り返しているだけです。そのことを理解するためには、テンソルの概念を知っておくと便利です。 言葉が聞き慣れないだけで全く難しくありません。 テンソルのインターネットで検索すると何やら難しい話が出てきます。 以下はWikipediaの引用です（読む必要ありません。テンソルって聞くとこんな話が出てきますが、気にしないでくださいということが言い
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
