Matconvnet बाइनरी विकल्प

मैंने मूल द्विआधारी वर्गीकरण के साथ MatConvNet में सीएनएन का उपयोग करना शुरू कर दिया है। मेरे पास 90 छवियां हैं, जिसमें कुल 750 एयरक्राफ्ट और ग्राउंड सत्य बक्से हैं I जमीन के बक्से का उपयोग करके मैंने सभी विमान छवि पैच को सकारात्मक नमूनों के रूप में निकाला और इनपुट के लिए चर बना दिया है। यहां MATLAB कोड है: यदि मैं विमान (पॉजिटिव) और गैर-विमान (नकारात्मक) छवि पैच को जोड़ता हूं तो कोड इस छवियों की तरह होगा। डेटा सभी पॉजिटिव्स की तरह होगा सभी नकारात्मक छवियों। labels डेटा को व्यवस्थित करेगा सभी 1 एस सभी 0s और images. set images. set ones (1, Npostrain) 2one (1, Npostest) 3ones (1, Npostest) हो जाएगा प्रश्न: जो चीज़ मुझे भ्रमित करती है वह है: अगर हमें प्रशिक्षण के 200 नमूने चाहिए। यदि सीएनएन स्वचालित रूप से सकारात्मक और नकारात्मक नमूने ले लेता है, तो डेटा की तरह डेटा डाटा और छवियों में संग्रहीत किया जाता है। एलैबल्स ने 18 जनवरी को 7:13 से पूछा कि आपको इसे स्वयं सत्यापित करना चाहिए। अपने डेटा के नमूनों को ले लीजिए और इसी लेबल को छपाई करते समय चित्र को चित्रित करें। यहां तक ​​कि अगर मैं आपको बताता हूं कि यह कोड सही है, जो मैं वैसे नहीं कर सकता क्योंकि मेरे पास डाटासेट तक पहुंच नहीं है और मैं आपका कोड नहीं देख सकता। हालांकि आपको यह सत्यापित करने के लिए कि आप सही बात सीख रहे हैं, वैसे ही अपने डेटा को मान्य करने में सक्षम होना होगा। इसलिए मैं आपको यह प्रमाणित करने के लिए कहूँगा कि आप स्वयं को मान्य करते हैं यह आपको अपने गहन शिक्षण कौशल में सुधार करने में मदद करेगा। डेटा सरणी के लिए एक ही अनुक्रमणिका लेबल सरणी में एक ही सूचकांक से मेल खाती है। इसलिए यदि एक विमान के लिए लेबल 0 है, तो यह जानता है कि वह झूठी है और अगर यह नहीं जानता कि यह सच है। नेटवर्क को वास्तव में पता नहीं है कि कौन सी लेबल के अनुरूप कार्रवाई होती है, यह सिर्फ दो वर्गों के बीच भेदभाव करना सीखता है। मैटकॉन्नेट के ट्यूटोरियल के माध्यम से काम करने का सुझाव देते हैं (जैसे कि यह एक: robots. ox. ac. uk vggpracticalscnnindex. html) इन अवधारणाओं को समझने के लिए। मैट कॉन्नवनेट: MATLAB के लिए सीएनएनए मैट कॉनवनेट एक मैटलॉग टूलबॉक्स है जो कंप्यूटर दृष्टि अनुप्रयोगों के लिए कनवॉटलल न्यूरल नेटवर्क (सीएनएन) को कार्यान्वित करता है । यह सरल, कुशल है, और अत्याधुनिक सीएनएन के चलते और सीख सकते हैं। छवि वर्गीकरण, विभाजन, चेहरा पहचान और पाठ पहचान के लिए कई पूर्व-प्रशिक्षित सीएनएन उपलब्ध हैं। नया: 1.0-बीटा 21 दो नए उपकरण, vltmove और पैरामीटर सर्वर प्रदान करता है। एकाधिक GPUs के बीच काफी डेटा स्थानान्तरण में तेजी लाने के लिए यह vlimreadjpeg का एक नया संस्करण भी प्रदान करता है जो समानांतर में GPU को डेटा लोड, परिणत और स्थानांतरित करने की अनुमति देता है, जिसके परिणामस्वरूप प्रशिक्षण और परीक्षण (मॉडल पर निर्भर करता है 20 से 400) में महत्वपूर्ण गति में वृद्धि होती है। vlnnconv अब विस्तारित संकुचन के लिए एक विस्तृत विकल्प है। नया: 1.0-बीटा 20 लाइनलाइनर रिसामप्लर परत vlnnbilinearsampler और एक स्थानिक ट्रांसफार्मर उदाहरण जोड़ता है। नया: 1.0-बीटा 1 पूर्व-प्रशिक्षित रेजनेट मॉडल (डेमो प्रशिक्षण कोड अगले आ रहा है), क्यूडीएनएन वी 5 समर्थन, और कई अन्य सुधार और बगफिक्स जोड़ता है MatConvNet MatConvNet प्राप्त करना - MATLAB, ए वेदल्दी और के। लेनक, प्रोक के लिए कॉन्ववोल्यूशनल न्यूरल नेटवर्क ACM Int की सम्मेलन। मल्टीमीडिया पर 2018. दस्तावेज़ीकरण प्रारंभ करना पूरी तरह से कनवोल्यूशनल नेटवर्क (एफसीएन) प्रशिक्षण और मूल्यांकन कोड यहां उपलब्ध है। एमआईटी में कम्प्यूटर दृष्टि कोर्स MATLAB और cuDNN (एनवीआईडीआईए) के साथ कम्प्यूटर विजन के लिए अपनी अंतिम परियोजना डीप लर्निंग के लिए मैट कॉन्नवनेट का उपयोग कर रहा है। एरिजोना विश्वविद्यालय (एनवीआईडीआईए) द्वारा ग्रह विज्ञान विज्ञान शोध। अन्य जानकारी कॉपीराइट प्रति 2018-16 मैटसंवनेट टीम। बाइनरी IQ विकल्प के साथ विकल्प ट्रेडिंग द्विआधारी विकल्प क्या है सबसे पहले, यह एक अत्यंत लाभदायक ऑनलाइन व्यापार उपकरण है जो आपको संभावित लाभ की मात्रा का अनुमान अग्रिम रूप से अनुमानित करने में मदद करता है। द्विआधारी विकल्प ट्रेडिंग संभवतः कम से कम समय में पर्याप्त आय ला सकता है। व्यापारी पूर्व निर्धारित मूल्य पर विकल्प खरीदते हैं। ऑनलाइन व्यापार लाभप्रद हो सकता है यदि व्यापारी सही ढंग से बाजार आंदोलन की पहचान करता है बाइनरी ऑप्शंस ट्रेडिंग का लाभ एक उच्च जोखिम वाले क्षेत्र है जहां आप या तो अपनी राजधानी को दोहरा कर सकते हैं या फिर ट्रिपल कर सकते हैं या कुछ मिनटों में इसे खो सकते हैं। द्विआधारी विकल्प के कई फायदे हैं जो अनुमानित जोखिम के साथ अधिक लाभ प्राप्त करना संभव बनाते हैं। एक निश्चित लाभ वाला एक विकल्प परंपरागत व्यापार से अलग है। शुरुआती IQ विकल्प के साथ-साथ अनुभवी व्यापारियों के साथ द्विआधारी विकल्प व्यापार कर सकते हैं। पूरी प्रक्रिया पूरी तरह से स्वचालित है। द्विआधारी विकल्प व्यापारियों को उनके मुनाफे से पहले ही पता है कि उनका मुख्य उद्देश्य बाजार के आंदोलन की सही दिशा का चयन करना है। उन्हें केवल दो दिशाओं में से ऊपर या नीचे चुनने की ज़रूरत है ऑनलाइन ट्रेडिंग के दो प्रकार IQ विकल्प प्लेटफॉर्म आपको द्विआधारी विकल्पों के दो बुनियादी तरीकों में व्यापार करने की अनुमति देता है। प्रैक्टिस अकाउंट प्रशिक्षण के लिए है अभ्यास खाता खोलने के लिए और अपनी ताकत का परीक्षण करने के लिए, आपको जमा जमा करने की आवश्यकता भी नहीं है। असली व्यापार के लिए, आपको केवल 10 जमा करना होगा। यह 36 तक का बोनस सुनिश्चित करता है। जब एक बड़ी राशि (3,000 से) के लिए खाता खोलते हैं, तो एक निजी खाता प्रबंधक आपकी सेवा में होगा इस वेबसाइट पर दी गई व्यापारिक कार्रवाइयों को उच्च-जोखिम व्यापार संचालन माना जा सकता है और उनका निष्पादन बहुत जोखिम भरा हो सकता है। वेबसाइट पर उपलब्ध कराई गई वित्तीय उपकरणों या सेवाओं का उपयोग करने से आपके खाते में सभी हानियों की कुल हानि या हानि भी हो सकती है। वेबसाइट पर दी गई सेवाओं के संबंध में व्यक्तिगत और गैर-व्यावसायिक उद्देश्यों के लिए इस वेबसाइट पर प्रदान किए गए आईपी का उपयोग करने के लिए सीमित गैर-विशिष्ट गैर-हस्तांतरणीय अधिकार दिए गए हैं कंपनी रूसी संघ के बाहर काम करती है eu. iqoption स्वामित्व और Iqoption यूरोप लिमिटेड द्वारा संचालित है IQ विकल्प, 20182017 पासवर्ड पुनर्प्राप्ति जानकारी सफलतापूर्वक आपके मेल पंजीकरण करने के लिए भेज दिया गया है वर्तमान में रूसी संघ में अनुपलब्ध है। अगर आपको लगता है कि आप इस संदेश को गलती से देख रहे हैं, तो कृपया समर्थन सहायता से संपर्क करें। MatConvNet के बारे में MatConvNet ऑक्सफोर्ड विज़ुअल जियमेट्री ग्रुप में पैदा हुआ था क्योंकि इन्हें कन्वोवल्यूशनल न्यूरल नेट्स में तेजी से प्रोटोटाइप के लिए शैक्षिक और अनुसंधान मंच दोनों के रूप में पैदा हुआ था। इसकी मुख्य विशेषताएं हैं: लचीलापन तंत्रिका नेटवर्क परतों को सीधे सीधा तरीके से लागू किया जाता है, अक्सर MATLAB कोड में, ताकि वे नए लोगों के साथ संशोधित, विस्तार या एकीकृत हो सकें। अन्य टूलबॉक्स् संकलित कोड की दीवार के पीछे तंत्रिका नेटवर्क परतों को छिपाने के लिए यहां ग्रैन्यूलिटी बहुत बेहतर है। शक्ति। कार्यान्वयन बड़े मॉडल चला सकते हैं जैसे कि क्रिहेव्स्की एट अल डीसीएएफ और कैफ वेरिएंट्स सहित कई पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल प्रदान किए जाते हैं। दक्षता। कार्यान्वयन काफी कुशल है, दोनों CPU और GPU कंप्यूटिंग का समर्थन करते हैं। यह लाइब्रेरी भविष्य में वीएलएफट लाइब्रेरी के साथ विलय हो सकती है। यह एक बहुत ही समान शैली का उपयोग करता है, इसलिए यदि आप वीएलएफट से परिचित हैं, तो आपको घर पर सही होना चाहिए। 1.0-बीटा 23 (सितंबर 2018)। ब्याज पूलिंग, फास्ट-आरसीएनएन जैसे सहायक नेटवर्क के क्षेत्र के लिए एक नया कार्य vlnnroipool. m कैफ़े से आयातित फास्ट-आरसीएनएन मॉडल एक उदाहरण फास्ट-आरसीएनएन कार्यान्वयन, प्रशिक्षण और परीक्षण 1.0-बीटा 22 (स्पेमेम्बर 2018)। 1.0-बीटा 21 (जून 2018)। एक नया कार्य vltacc. m कुशलता से tensors जमा करने के लिए एक पुनः लिखित vlimreadjpeg. m फ़ंक्शन जो समानांतर में GPU को लोड, घबराना, और छवियों को स्थानांतरित कर सकता है। एक नया फ़ंक्शन vltmove. m, कुशलता से कई (स्थानीय) MATLAB प्रक्रियाओं के बीच तनाव डेटा को हस्तांतरित करने के लिए। एक आवरण पैरामीटर कभी भी vltmove. m के उपयोग को आसान बनाने के लिए। उदाहरण में पैरामीटर के लिए समर्थन जोड़ता है युगों के बीच की गति को बचाने के लिए उदाहरण प्रशिक्षण स्क्रिप्ट में एक विकल्प जोड़ता है बैच सामान्यीकरण क्यूडीएनएन कार्यान्वयन का उपयोग कर सकते हैं vlnnconv. m अब फैली हुई संकुचन के लिए विस्तारित विकल्प का समर्थन करता है। पिछड़े संगतता को प्रभावित करने वाले परिवर्तन नया विल्मेटेड JPEG. m का उपयोग करने के लिए ImageNet उदाहरण को अपडेट किया गया है। यह मुख्य रूप से getBatch में लोड किए गए चित्रों को प्रभावित करता है उदाहरण स्क्रिप्ट cnntrain. m और cnntraindag. m को कई तरह से अद्यतन किया गया है, ताकि पुराने स्नैफूट फाइल संगत न हों। जिस तरह से बैच सामान्यीकरण प्रशिक्षण के दौरान क्षणों को जमा करता है, वहां सियामी लोगों जैसे परिसर आर्किटेक्चर के साथ ठीक से काम करने के लिए थोड़ा बदल दिया गया है, जहां पूरे नेटवर्क में डेटा उदाहरणों की संख्या बदल सकती है। 1.0-बीटा 20 (मई 2018)। नई स्थानिक बिलीनेर रिसामलर vlnnbilinearsampler. m को चित्रों को ताने के स्थान पर। स्थानान्तरण ट्रांसफार्मर नेटवर्क का प्रदर्शन करने के लिए नई सीएनएनएसटीएनक्ल्यूटेंटमनिस्ट। एम उदाहरण। MATLAB R2018a अनुकूलता 1.0-बीटा 1 9 (अप्रैल 2018)। पूर्व-प्रशिक्षित रेजनेट मॉडल के लिए सहायता DagNN में नई स्केल परत DagNN में कई सुधार उदाहरण प्रशिक्षण लिपियों के लिए कई शोधन cnntrain. m और cnntraindag. m vlnnpdist अब दोनों आदानों का समर्थन कर सकता है। क्यूडएनएन v5 समर्थन कैफ के नए संस्करणों के साथ संगतता के लिए import-caffe. py स्क्रिप्ट को बेहतर बनाया। 1.0-बीटा 18 (जनवरी 2018)। दोहरे समर्थन सभी vlnn कमांड अब डबल या सिंगल (फ्लोट) डेटा प्रकारों के साथ काम करते हैं। VLIMREADJPEG () अब छवियों का आकार बदल सकता है अधिक पूर्ण इकाई परीक्षण और कई बग फिक्स 1.0-बीटा 17 (दिसंबर 2018)। मैक ओएस एक्स 10.11 समर्थन चूंकि सुरक्षा कारणों से एलडीएलआईबीआरएआरएपीएटीएच सेट करने के लिए इस ओएस के तहत समर्थित नहीं है, इसलिए अब MatConvNet बायनेरिज़ को आवश्यक रूप से CUDAcuDNN पुस्तकालयों के स्थान को हार्डकोड किया गया है। यह भी MATLAB शुरू करने को सरल करता है यह संस्करण थोड़ा-सी बदलाव करता है कि कैसे cuDNN को कॉन्फ़िगर किया गया है cuDNN रूट निर्देशिका में दो उपनिर्देशिकाएं लिब शामिल हैं और द्विआधारी के बजाय इसमें शामिल हैं और फ़ाइलों को सीधे शामिल करें यह कैसे मेल खाता है कि कैसे cuDNN अब वितरित किया जाता है CuDNN v4 अब समर्थित है। इस संस्करण में बैच सामान्यीकरण का संचालन कैसे किया जाता है। अब अन्य क्षणों के साथ औसत पलों को एक साथ सीखा जाता है। इसका नतीजा यह है कि बैच सामान्यीकरण परीक्षण के समय में बाईपास करना आसान होता है (और निहित रूप से सत्यापन में किया जाता है, जैसे कि ड्रॉपआउट)। Vlsimplenn के disableDropout पैरामीटर को अधिक सामान्य मोड विकल्प से बदल दिया गया है जो सामान्य मोड या परीक्षण मोड में चलने की अनुमति देता है। उत्तरार्द्ध मामले में, दोनों छोड़ने वालों और बैच सामान्यीकरण को बायपास कर दिया जाता है। यह DagNN. mode का एक ही व्यवहार है। उदाहरणों को उपनिर्देशिका में पुनः संगठित किया गया है। क्यूडीएनएन v4 के साथ ठीक से काम करता है और काम करता है हालांकि, सभी v4 विशेषताएं अभी तक उपयोग नहीं की गई हैं CuDNN का उपयोग करके कनवर्ज़न रूटीन में अधिकतम वर्कस्पेस आकार निर्दिष्ट करने के लिए एक विकल्प जोड़ता है। एलेक्सनेट, वीजीजी-एफ, वीजीजी-एम, वीजीजी-एस उदाहरण उदाहरणोंगाज निर्देशिका में प्रदान किए गए हैं जो तैनाती योग्य मॉडल तैयार करने के लिए परिष्कृत किए गए हैं। MatConvNet इन मॉडलों के pretrained संस्करण डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं। Vlnnconv और vlnnconvt में एक नया विकल्प कन्वलन करने के लिए CuDNN द्वारा उपयोग की जाने वाली अधिकतम स्मृति सेट करने की अनुमति देता है। पिछड़े संगतता को प्रभावित करने वाले परिवर्तन यह संस्करण थोड़ा बदलता है कि SimpleNN नेटवर्क को कैसे नियंत्रित किया जाना चाहिए। मौजूदा नेटवर्क को मैटसंवनेट के नवीनतम संस्करण में नवीनीकृत करने के लिए vlsimplenntidy () का उपयोग करें यह फ़ंक्शन नेटवर्क परतों के मापदंडों के लिए गुम डिफ़ॉल्ट मान को भरने के लिए भी उपयोगी है। इसलिए vlsimplenntidy () का उपयोग करने की सलाह दी जाती है जब नए मॉडल को परिभाषित किया जाता है डाउनलोड करने योग्य पूर्व-प्रशिक्षित मॉडल को सरलनएन के नए संस्करण से मेल करने के लिए अपडेट किया गया है। पुराने मॉडल अभी भी डाउनलोड के लिए उपलब्ध हैं। ध्यान दें कि पुराने और नए मॉडल संख्यात्मक समकक्ष हैं, केवल प्रारूप (थोड़ा अलग) है CuDNN के हाल के संस्करण डिफ़ॉल्ट रूप से गणना के लिए बहुत बड़ी मात्रा में स्मृति का उपयोग कर सकते हैं। 1.0-बीटा 16 (अक्टूबर 2018)। एक प्रेरक मॉडल के रूप में वीजीजी-फेस को जोड़ता है कंप्यूटर प्रोग्राम या प्रणाली में बग को दूर करना। 1.0-बीटा 15 (सितंबर 2018)। नए DagNN ब्लॉक और एफसीएन मॉडलों के लिए आयात स्क्रिप्ट का समर्थन करता है। बेहतर vlnnbnorm 1.0-बीटा 14 (अगस्त 2018)। जटिल टोपोलॉजी के साथ नेटवर्क के लिए नई DagNN आवरण GoogLeNet समर्थन अधिक हानि कार्यों के लिए समर्थन के साथ पुनः लोड किया गया vlnnloss ब्लॉक नए ब्लॉक, बेहतर दस्तावेज, बगफिक्स, नए डेमो 1.0-बीटा 13 (जुलाई 2018)। बहुत तेजी से बैच सामान्यीकरण और कई नाबालिग सुधार और बग फिक्स। 1.0-बीटा 12 (मई 2018)। जोड़ा गया vlnnconvt (convolution transpose या deconvolution)। 1.0-बीटा 11 (अप्रैल 2018) जोड़ा बैच सामान्यीकरण, स्थानिक सामान्यीकरण, सिग्माइड, पी-दूरी एकाधिक GPU का समर्थन करने के लिए उदाहरण प्रशिक्षण कोड को विस्तारित करें। इमेजनेट और सीआईएफएआर उदाहरणों की ट्यूनिंग में महत्वपूर्ण रूप से सुधार हुआ है। नेटवर्क मॉडल में सीआईएफएआर नेटवर्क जोड़ा गया यह संस्करण सरलन की संरचना थोड़ा बदलता है विशेष रूप से, कुछ परतों में फ़िल्टर्स और पूर्वासाइड फ़ील्ड को एक वजन सेल ऐरे से बदल दिया गया है जिसमें टेंसर्स दोनों शामिल हैं, जो कि एक महत्वपूर्ण मात्रा में कोड को आसान बनाते हैं। इस बदलाव को दर्शाने के लिए सभी उदाहरणों और डाउनलोड करने योग्य मॉडल अपडेट किए गए हैं। पुरानी संरचना प्रारूप का उपयोग करने वाले मॉडल अभी भी काम करते हैं लेकिन उन्हें नापसंद किया जाता है। एकाधिक GPUs का समर्थन करने के लिए cnntrain प्रशिक्षण कोड उदाहरण को फिर से लिखा गया है इंटरफ़ेस लगभग एक ही है, लेकिन उपयोग का उपयोग करने के लिए GPU का जीपीस सूची द्वारा GPU विकल्प को बदल दिया गया है। 1.0-बीटा 10 (मार्च 2018) vlimreadjpeg भी विंडोज के अंतर्गत काम करता है 1.0-बीटा 9 (फरवरी 2018) क्यूडीएनएन समर्थन सीसीयूडीए कोर के मेजर पुनर्लेखन 1.0-बीटा 8 (दिसंबर 2018) नई वेबसाइट प्रायोगिक विंडोज़ समर्थन 1.0-बीटा 7 (सितंबर 2018) VGG बहुत गहरी मॉडल जोड़ता है 1.0-बीटा 6 (सितंबर 2018) प्रदर्शन सुधार 1.0-बीटा 5 (सितंबर 2018) Bugfixes, अधिक दस्तावेज जोड़ता है, ImageNet उदाहरण को बेहतर बनाता है 1.0-बीटा 4 (अगस्त 2018) अधिक सफाई 1.0-बीटा 3 (अगस्त 2018) सफाई 1.0-बीटा 2 (जुलाई 2018) मानक मॉडल का एक सेट जोड़ता है 1.0-बीटा 1 (जून 2018) पहले सार्वजनिक रिलीज योगदानकर्ता मैटॉनवनेट कई हाथों से विकसित किया गया है: एंड्रिया वेदल्दी, परियोजना समन्वयक करेल लेलेक, दाग, कई बिल्डिंग ब्लॉकों और उदाहरण एसबीएसटीन एहरहार्ट, बैच सामान्यीकरण के जीपीयू कार्यान्वयन, एफसीएन बिल्डिंग ब्लॉकों और उदाहरण अंकुश गुप्ता, स्थानिक ट्रांसफार्मर कार्यान्वयन और उदाहरण मैक्स जेडरबर्ग, सामान्य सुधार और बग फिक्स MatConvNet गुणवत्ता भी टूलबॉक्स का उपयोग करने वाले कई लोगों पर निर्भर करती है और हमें फीडबैक और बग रिपोर्ट प्रदान करती है। यह पैकेज मूल रूप से एंड्रिया वेदल्दी और करेल लेलेक द्वारा बनाया गया था और यह वर्तमान में योगदानकर्ताओं के एक छोटे समुदाय द्वारा विकसित किया गया है। यह अनुमोदित बीएसडी लाइसेंस के तहत वितरित किया जाता है (देखें फ़ाइल कॉपी भी): आभार इस पुस्तकालय में कम्प्यूटेशनल ब्लॉकों के कार्यान्वयन, और विशेष रूप से कन्वलन ऑपरेटर के कैफ द्वारा प्रेरित है। हम इस सॉफ्टवेयर को विकसित करने के लिए उपयोग किए गए GPUs के दान के साथ एनवीआईडीआईए निगम के समर्थन की सराहना करते हैं। कॉपीराइट प्रति 2018-16 मैटसंवनेट टीम