Der må da være en video på youtube der forklarer det. Der er en video til alt :D
--
- Indsæt signatur -

Nu er det svært at vide hvad du har læst/set, samt hvilket niveau du ønsker viden på. Hvad har du set af videoer og får du noget/nok ud af dem? f.eks.: https://www.youtube.com[...] https://www.youtube.com[...] Det er jo et stort emne, som stadig er "nyt" og forskes meget i.
--

jeg prøver så vidt som muligt at indhente danske kilder. Mest fordi at hvis jeg ikke engang forstår det særligt meget på dansk, så har jeg opgivet engelsk fuldstændigt.. :P Jeg har læst denne artikel igennem et par gange, men jeg kan endnu ikke foreklare eller forstå det uden at skulle skrive direkte efter kilden, og det skal jeg jo ikke.. https://universe.ida.dk[...] Indtil videre af hvad jeg har forstået i alt for korte træk: Heliske neurale netværk er systemer inddelt i forskellige lag af kunstige neuroner. Neuronerne kommunikere med hinanden og sammenligner nuværende scene med tusindvis af tidligere billeder fra en kæmpe database. Dermed vælger Arsenal at optimere og anvende de bedste indstillinger for hvert enkelte scene. Vil super gerne kunne forstå og inddrage mere teori fra det her maskin læring netværk. Har dog ikke forestået hvad disse neuroner helt præcist er og hvad de kan. Min teori skal peges hen imod witharenal som jeg også kalder for Arsenal Beklager virkelig, hvis jeg er en smule blondine dum idag, men er godt nok på udebane i dag.
--
Indehaver af www.chaozclothing.com[...] - Streetwear tøj
--

Sidst redigeret 12-12-2018 21:53

Har ikke læst den igennem, men en kammerat gav mig dette link. Omhandler måske ikke præcist det du gerne vil vide, men er dog information om ML på dansk fra en respekteret kilde. https://di.ku.dk[...] Det er et "voldsomt" emne du kaster dig over, så kan være du skal afgrænse det noget mere. F.eks. ved at læse op på Arsenal og finde ud af hvad der brugt af grundlag, og så søge dybere derfra. Held og lykke med det.
--

#4 Tak for link. Jeg har netop afgrænset det til netop brug af witharsenal. De skriver også selv ''Compares current scene with thousands of past images using a convolutional deep neural network. (The same algorithm used in self driving cars)'' Altså en kort teori omkring ''Convolutional deep neural network''/''Heliske neurale netværk'', som underbygget witharsenals machine learning og sortering af dårlige billeder. Hele dens AI kapacitet kan læses her: Compares current scene with thousands of past images using a convolutional deep neural network. (The same algorithm used in self driving cars) Optimizes settings based on 18 different factors Avoids settings that produce weak images on your specific camera and lens Uses image recognition to identify subject-specific needs (e.g. fast shutter for birds) Shows safe ranges for each setting based on situational constraints (e.g. vibration) Gives you the ability to change the settings you care about most Og en lidt længere kilde for deres AI her: https://witharsenal.com[...] Dog bliver der ikke beskrivet om ''heliske neurale netværk'' som jeg netop gerne vil have lidt linjer teori af
--
Indehaver af www.chaozclothing.com[...] - Streetwear tøj

Augmented Reality cars
--

#6 ? :)
--
Indehaver af www.chaozclothing.com[...] - Streetwear tøj

B
--
Indehaver af www.chaozclothing.com[...] - Streetwear tøj

Du kan få en god sjat info om CNNs her: http://cs231n.github.io[...]
--

Det er simpelthen et alt for stort emne til at beskrive i tekst her på hol.dk. Jeg ville starte med at forstå almindelige ikke-heliske (non-convolutional) neurale netværk for at forstå, hvordan sådan et netværk kan bruges til at genkende features i inputdata. Heliske NN (CNNs) er en undergruppe af neurale netværk, hvor der er tilføjet et antal foldningslag (convolution layer) for at forbedre evnen til at genkende komplekse features i input. I en SRP behøver du vist ikke gå ned i den her undergruppe, som er noget mere kompliceret end almindelige neurale netværk.
--
Jeg svarer kun til nøds på indlæg fra gæster...