يهدف البحث إلى تقديم دراسة مرجعيّة مفصلة عن استخدام الشبكات العصبونية الإلتفافية (CNNs) في استخراج الميزات (Features) من الصور.
وسيتطرق البحث إلى التعريف بمعنى الميزات (Features) الخاصة بالصور وأهميتها في تطبيقات معالجة الصورة.
وسيتم أيضاً التعريف
بالشبكات العصبونية الإلتفافية (CNNs) وبنيتها و طريقة عملها وأنواع المقاربات والمنهجيات المستخدمة في تدريبها لاستخراج الميزات (Features) من الصور.
يهدف التنقيب في النصوص بشكل عام إلى تحليل النصوص لاستخلاص معارف ذات جودة عالية من عدة مصادر نصية، والربط فيما بينها لتشكيل حقائق وفرضيات جديدة. تعد الأوراق البحثية التمثيل الأكثر اكتمالاً للمعرفة البشرية. وقد ساهمت حركة "الوصول المفتوح" إلى الأوراق ا
لبحثية، بالإضافة إلى ازدهار حقل التعلم الآلي في الآونة الأخيرة وتوفر الأدوات البرمجية والعتادية بكلف منخفضة نسبياً، بتداعي الحواجز المعيقة لعملية التنقيب في نصوص الأوراق البحثية.
في تتمة هذه الدراسة سنستعرض مجموعة من أساليب التنقيب في النصوص العلمية من حيث أهميتها، مجالات استخدامها، وطرق تطبيقها.
Deep learning is at the heart of the current rise of artificial intelligence. In the field of Computer Vision, it has become the workhorse for applications ranging from self-driving cars to surveillance and security. Whereas deep neural networks have
demonstrated phenomenal success (often beyond human capabilities) in solving complex problems, recent studies show that they are vulnerable to adversarial attacks in the form of subtle perturbations to inputs that lead a model to predict incorrect outputs. For images, such perturbations are often too small to be perceptible, yet they completely fool the deep learning models. Adversarial attacks pose a serious threat to the success of deep learning in practice. This fact has recently lead to a large influx of contributions in this direction. This article presents a survey on adversarial attacks on deep learning in Computer Vision. We review the works that design adversarial attacks, analyze the existence of such attacks and propose defenses against them
بناء نظام ذكي يقوم بالتعرف على الأصناف الموجودة في صورة وتوليد توصيف نصي لهذه الأغراض الموجودة في الصورة.
استخدمنا الشبكات العصبونية الملتفة Convolutional Neural Networks للقيام بعملية استخلاص الأصناف الموجودة في الصورة، وأدخلنا هذه الأصناف إلى شبكة
عصبونية تكرارية Recurrent Neural Network للقيام بعملية توليد التوصيف النصي.
Written by three experts in the field, Deep Learning is the only comprehensive book on the subject." -- Elon Musk, co-chair of OpenAI; cof-ounder and CEO of Tesla and SpaceX
