SqueezeNet架构是一种更强大的架构,在像移动平台这样的低带宽场景中非常有用。这个架构只占用了4.9 MB空间!这个巨大的变化是由一个叫做火模块(fire module)的特殊架构引起的。下图是火模块的表示: SqueezeNet的最后一种架构如下: 9. SegNet SegNet是一种应用于解决图像分割问题的深度学习架构。它由处理层(编码器)的...
强化学习网络 (Reinforcement Learning Networks):强化学习网络是一种神经网络,它通过与环境交互来学习策略。著名的深度学习模型如 DeepMind 的 AlphaGo 就是基于强化学习的。 图神经网络(Graph Neural Network,GNN):图神经网络可以直接处理图结构数据,这使得它在社交网络分析、生物信息学、推荐系统等领域有着广泛的应用。
编码器-解码器架构 本本将介绍涉及卷积神经网络 (CNN)、循环神经网络 (RNN)、生成对抗网络 (GAN)、Transformer 和编码器-解码器架构的深度学习架构。 卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络 (CNN) 是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑的数据,例如图像和视频。将 CNN 想象为一个多层过滤器,用于处理图像以提...
老码农尝试对比分析了深度学习架构中的Transformer、CNN、RNN/GRU/LSTM,理解到Transformer可以学习更长的依赖关系,但需要更高的数据需求和计算能力;Transformer适用于多模态任务,可以无缝地在阅读/观看、说话和听取等感官之间转换;每个模型结构都有一种内在的推理偏差,帮助理解数据中的模式,从而实现学习。 【参考资料与关联...
现在我们明白了什么是高级架构，并探讨了计算机视觉的任务分类，现在让我们列举并描述一下最重要的深度学习架构吧。1. AlexNet AlexNet 是首个深度架构，它由深度学习先驱 Geoffrey Hinton 及其同僚共同引入。AlexNet 是一个简单却功能强大的网络架构，为深度学习的开创性研究铺平了道路。下图是论文作者提出架构的示图。...
RNN 是一种基础网络架构,其他一些深度学习架构是基于它来构建的。典型多层网络与递归网络之间的主要差别是,递归网络没有完整的前馈连接,它可能拥有反馈到前几层(或同一层)的连接。这种反馈使 RNN 能保留对过去的输入的记忆并按时间为问题建模。 RNN 包含丰富的架构(接下来我们将分析一种名为 LSTM 的流行拓扑结构)...
近日,Faizan Shaikh 在 Analytics Vidhya 发表了一篇题为《10 Advanced Deep Learning Architectures Data Scientists Should Know!》的文章,总结了计算机视觉领域已经成效卓著的 10 个深度学习架构,并附上了每篇论文的地址链接和代码实现。机器之心对该文进行了编译,原文链接请见文末。
RNN 是一种基础网络架构,其他一些深度学习架构是基于它来构建的。典型多层网络与递归网络之间的主要差别是,递归网络没有完整的前馈连接,它可能拥有反馈到前几层(或同一层)的连接。这种反馈使 RNN 能保留对过去的输入的记忆并按时间为问题建模。 RNN 包含丰富的架构(接下来我们将分析一种名为 LSTM 的流行拓扑结构)...
拓展应用领域：深度学习架构设计使得神经网络能够应用于更广泛的领域，如自然语言处理、图像识别、语音识别等，推动了人工智能技术的普及和发展。探索未知领域：深度学习架构设计不断突破技术瓶颈，探索更加复杂和未知的问题，为解决人类面临的挑战提供新的思路和解决方案。第二部分：深度学习架构设计的常见方法 卷积神经网络...
除此之外，深度学习的硬件加速器需要具备数据级别和流程化的并行性、多线程和高内存带宽等特性。 另外，由于数据的训练时间很长，所以硬件架构必须低功耗。 因此，效能功耗比（Performance per Watt）是硬件架构的评估标准之一。当前趋势与未来走向 英伟达的GPU在深度学习硬件市场上一直处于领先地位。图片：英伟达 英伟达以...