ebay78rpmrecords
New member
#conv #convnet #FutureOfConv #DeePlearning #ArtificialIntellect ### Tương lai của Conv là gì?
Mạng thần kinh tích chập (Convnets) là mô hình thống trị trong tầm nhìn máy tính trong hơn một thập kỷ.Họ đã đạt được kết quả hiện đại trên một loạt các nhiệm vụ, từ phân loại hình ảnh đến phát hiện và phân đoạn đối tượng.Tuy nhiên, những con tin không phải là không có giới hạn của họ.Chúng có thể được tính toán đắt tiền để đào tạo, và chúng có thể khó diễn giải.
Mặc dù có những hạn chế này, Convnets vẫn là những mô hình hoạt động tốt nhất cho nhiều nhiệm vụ tầm nhìn máy tính.Và có một số lý do để tin rằng các convnets sẽ tiếp tục là mô hình thống trị trong tầm nhìn máy tính trong tương lai gần.
** 1.Convnets vẫn đang cải thiện **
Convnets liên tục được cải thiện, cả về kiến trúc và phương pháp đào tạo của họ.Các kiến trúc mới, chẳng hạn như resnets và densenet, đã được chứng minh là đạt được kết quả tiên tiến trên một loạt các nhiệm vụ.Và các phương pháp đào tạo mới, chẳng hạn như học tập chuyển tiếp và tăng cường dữ liệu, đã giúp đào tạo các bản tin trên các bộ dữ liệu lớn hơn và ít dữ liệu hơn.
** 2.Convnets đang được áp dụng cho các tên miền mới **
Convnets không chỉ được sử dụng cho các nhiệm vụ tầm nhìn máy tính nữa.Chúng cũng đang được sử dụng cho các nhiệm vụ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và robot.Điều này là do các bản tin có thể học các biểu diễn dữ liệu phân cấp, điều này làm cho chúng rất phù hợp cho một loạt các nhiệm vụ.
** 3.Convnets đang trở nên hiệu quả hơn **
Convnets đang trở nên hiệu quả hơn để đào tạo và triển khai.Các kỹ thuật mới, chẳng hạn như định lượng và cắt tỉa, đang giúp đào tạo các bản tin trên các bộ dữ liệu nhỏ hơn và với các tài nguyên tính toán ít hơn.Và phần cứng mới, chẳng hạn như GPU và TPU, đang giúp triển khai các bản tin trên các thiết bị cạnh.
**4.Convnets đang trở nên dễ hiểu hơn **
Convnets đang trở nên dễ hiểu hơn.Các kỹ thuật mới, như bản đồ độ mặn và bản đồ chú ý, đang giúp nó có thể hiểu cách các thuyết phục đưa ra quyết định.Điều này rất quan trọng đối với các nhiệm vụ như chẩn đoán y tế và xe tự lái, trong đó điều quan trọng là phải hiểu tại sao một convnet đưa ra một quyết định cụ thể.
** 5.Convnets đang trở nên dễ tiếp cận hơn **
Convnets đang trở nên dễ tiếp cận hơn.Có một số thư viện Convnet nguồn mở có sẵn, chẳng hạn như Tensorflow và Pytorch.Và có một số nền tảng trực tuyến giúp bạn dễ dàng đào tạo và triển khai các bản tin, chẳng hạn như Google Cloud và Amazon Web Services.
Tất cả các yếu tố này cho thấy rằng Convnets sẽ tiếp tục là mô hình thống trị trong tầm nhìn máy tính trong tương lai gần.Tuy nhiên, cũng có một số thách thức mà Confnets phải đối mặt.Những thách thức này bao gồm sự cần thiết phải có thêm dữ liệu, nhu cầu về các phương pháp đào tạo hiệu quả hơn và nhu cầu về các mô hình dễ hiểu hơn.
Convnets là một công cụ mạnh mẽ cho tầm nhìn máy tính.Tuy nhiên, họ không phải là không có giới hạn của họ.Bằng cách hiểu được điểm mạnh và điểm yếu của Convnets, chúng ta có thể phát triển các mô hình tốt hơn sẽ tiếp tục vượt qua ranh giới của những gì có thể trong tầm nhìn máy tính.
#### 5 hashtag ở dạng#
* #conv
* #convnet
* #FutureOfConv
* #Học kĩ càng
* #trí tuệ nhân tạo
=======================================
#conv #convnet #FutureOfConv #DeePlearning #artificialintelligence ### What is the future of Conv?
Convolutional Neural Networks (ConvNets) have been the dominant model in computer vision for over a decade. They have achieved state-of-the-art results on a wide range of tasks, from image classification to object detection and segmentation. However, ConvNets are not without their limitations. They can be computationally expensive to train, and they can be difficult to interpret.
Despite these limitations, ConvNets are still the best performing models for many computer vision tasks. And there are a number of reasons to believe that ConvNets will continue to be the dominant model in computer vision for the foreseeable future.
**1. ConvNets are still improving**
ConvNets are constantly being improved, both in terms of their architecture and their training methods. New architectures, such as ResNets and DenseNets, have been shown to achieve state-of-the-art results on a wide range of tasks. And new training methods, such as transfer learning and data augmentation, have made it possible to train ConvNets on larger datasets and with less data.
**2. ConvNets are being applied to new domains**
ConvNets are not just being used for computer vision tasks anymore. They are also being used for tasks such as natural language processing, speech recognition, and robotics. This is because ConvNets are able to learn hierarchical representations of data, which makes them well-suited for a wide range of tasks.
**3. ConvNets are becoming more efficient**
ConvNets are becoming more efficient to train and deploy. New techniques, such as quantization and pruning, are making it possible to train ConvNets on smaller datasets and with less computational resources. And new hardware, such as GPUs and TPUs, are making it possible to deploy ConvNets on edge devices.
**4. ConvNets are becoming more interpretable**
ConvNets are becoming more interpretable. New techniques, such as saliency maps and attention maps, are making it possible to understand how ConvNets make decisions. This is important for tasks such as medical diagnosis and self-driving cars, where it is important to understand why a ConvNet made a particular decision.
**5. ConvNets are becoming more accessible**
ConvNets are becoming more accessible. There are a number of open-source ConvNet libraries available, such as TensorFlow and PyTorch. And there are a number of online platforms that make it easy to train and deploy ConvNets, such as Google Cloud and Amazon Web Services.
All of these factors suggest that ConvNets will continue to be the dominant model in computer vision for the foreseeable future. However, there are also a number of challenges that ConvNets face. These challenges include the need for more data, the need for more efficient training methods, and the need for more interpretable models.
ConvNets are a powerful tool for computer vision. However, they are not without their limitations. By understanding the strengths and weaknesses of ConvNets, we can develop better models that will continue to push the boundaries of what is possible in computer vision.
#### 5 hashtags in the form of #
* #conv
* #convnet
* #FutureOfConv
* #DeePlearning
* #artificialintelligence
Mạng thần kinh tích chập (Convnets) là mô hình thống trị trong tầm nhìn máy tính trong hơn một thập kỷ.Họ đã đạt được kết quả hiện đại trên một loạt các nhiệm vụ, từ phân loại hình ảnh đến phát hiện và phân đoạn đối tượng.Tuy nhiên, những con tin không phải là không có giới hạn của họ.Chúng có thể được tính toán đắt tiền để đào tạo, và chúng có thể khó diễn giải.
Mặc dù có những hạn chế này, Convnets vẫn là những mô hình hoạt động tốt nhất cho nhiều nhiệm vụ tầm nhìn máy tính.Và có một số lý do để tin rằng các convnets sẽ tiếp tục là mô hình thống trị trong tầm nhìn máy tính trong tương lai gần.
** 1.Convnets vẫn đang cải thiện **
Convnets liên tục được cải thiện, cả về kiến trúc và phương pháp đào tạo của họ.Các kiến trúc mới, chẳng hạn như resnets và densenet, đã được chứng minh là đạt được kết quả tiên tiến trên một loạt các nhiệm vụ.Và các phương pháp đào tạo mới, chẳng hạn như học tập chuyển tiếp và tăng cường dữ liệu, đã giúp đào tạo các bản tin trên các bộ dữ liệu lớn hơn và ít dữ liệu hơn.
** 2.Convnets đang được áp dụng cho các tên miền mới **
Convnets không chỉ được sử dụng cho các nhiệm vụ tầm nhìn máy tính nữa.Chúng cũng đang được sử dụng cho các nhiệm vụ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, nhận dạng giọng nói và robot.Điều này là do các bản tin có thể học các biểu diễn dữ liệu phân cấp, điều này làm cho chúng rất phù hợp cho một loạt các nhiệm vụ.
** 3.Convnets đang trở nên hiệu quả hơn **
Convnets đang trở nên hiệu quả hơn để đào tạo và triển khai.Các kỹ thuật mới, chẳng hạn như định lượng và cắt tỉa, đang giúp đào tạo các bản tin trên các bộ dữ liệu nhỏ hơn và với các tài nguyên tính toán ít hơn.Và phần cứng mới, chẳng hạn như GPU và TPU, đang giúp triển khai các bản tin trên các thiết bị cạnh.
**4.Convnets đang trở nên dễ hiểu hơn **
Convnets đang trở nên dễ hiểu hơn.Các kỹ thuật mới, như bản đồ độ mặn và bản đồ chú ý, đang giúp nó có thể hiểu cách các thuyết phục đưa ra quyết định.Điều này rất quan trọng đối với các nhiệm vụ như chẩn đoán y tế và xe tự lái, trong đó điều quan trọng là phải hiểu tại sao một convnet đưa ra một quyết định cụ thể.
** 5.Convnets đang trở nên dễ tiếp cận hơn **
Convnets đang trở nên dễ tiếp cận hơn.Có một số thư viện Convnet nguồn mở có sẵn, chẳng hạn như Tensorflow và Pytorch.Và có một số nền tảng trực tuyến giúp bạn dễ dàng đào tạo và triển khai các bản tin, chẳng hạn như Google Cloud và Amazon Web Services.
Tất cả các yếu tố này cho thấy rằng Convnets sẽ tiếp tục là mô hình thống trị trong tầm nhìn máy tính trong tương lai gần.Tuy nhiên, cũng có một số thách thức mà Confnets phải đối mặt.Những thách thức này bao gồm sự cần thiết phải có thêm dữ liệu, nhu cầu về các phương pháp đào tạo hiệu quả hơn và nhu cầu về các mô hình dễ hiểu hơn.
Convnets là một công cụ mạnh mẽ cho tầm nhìn máy tính.Tuy nhiên, họ không phải là không có giới hạn của họ.Bằng cách hiểu được điểm mạnh và điểm yếu của Convnets, chúng ta có thể phát triển các mô hình tốt hơn sẽ tiếp tục vượt qua ranh giới của những gì có thể trong tầm nhìn máy tính.
#### 5 hashtag ở dạng#
* #conv
* #convnet
* #FutureOfConv
* #Học kĩ càng
* #trí tuệ nhân tạo
=======================================
#conv #convnet #FutureOfConv #DeePlearning #artificialintelligence ### What is the future of Conv?
Convolutional Neural Networks (ConvNets) have been the dominant model in computer vision for over a decade. They have achieved state-of-the-art results on a wide range of tasks, from image classification to object detection and segmentation. However, ConvNets are not without their limitations. They can be computationally expensive to train, and they can be difficult to interpret.
Despite these limitations, ConvNets are still the best performing models for many computer vision tasks. And there are a number of reasons to believe that ConvNets will continue to be the dominant model in computer vision for the foreseeable future.
**1. ConvNets are still improving**
ConvNets are constantly being improved, both in terms of their architecture and their training methods. New architectures, such as ResNets and DenseNets, have been shown to achieve state-of-the-art results on a wide range of tasks. And new training methods, such as transfer learning and data augmentation, have made it possible to train ConvNets on larger datasets and with less data.
**2. ConvNets are being applied to new domains**
ConvNets are not just being used for computer vision tasks anymore. They are also being used for tasks such as natural language processing, speech recognition, and robotics. This is because ConvNets are able to learn hierarchical representations of data, which makes them well-suited for a wide range of tasks.
**3. ConvNets are becoming more efficient**
ConvNets are becoming more efficient to train and deploy. New techniques, such as quantization and pruning, are making it possible to train ConvNets on smaller datasets and with less computational resources. And new hardware, such as GPUs and TPUs, are making it possible to deploy ConvNets on edge devices.
**4. ConvNets are becoming more interpretable**
ConvNets are becoming more interpretable. New techniques, such as saliency maps and attention maps, are making it possible to understand how ConvNets make decisions. This is important for tasks such as medical diagnosis and self-driving cars, where it is important to understand why a ConvNet made a particular decision.
**5. ConvNets are becoming more accessible**
ConvNets are becoming more accessible. There are a number of open-source ConvNet libraries available, such as TensorFlow and PyTorch. And there are a number of online platforms that make it easy to train and deploy ConvNets, such as Google Cloud and Amazon Web Services.
All of these factors suggest that ConvNets will continue to be the dominant model in computer vision for the foreseeable future. However, there are also a number of challenges that ConvNets face. These challenges include the need for more data, the need for more efficient training methods, and the need for more interpretable models.
ConvNets are a powerful tool for computer vision. However, they are not without their limitations. By understanding the strengths and weaknesses of ConvNets, we can develop better models that will continue to push the boundaries of what is possible in computer vision.
#### 5 hashtags in the form of #
* #conv
* #convnet
* #FutureOfConv
* #DeePlearning
* #artificialintelligence
