深度学习模型主要包括前馈神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、自编码器以及变分自编码器。 一、前馈神经网络(Feedforward Neural Networks) 前馈神经网络是最简单的深度学习模型之一,其信息沿一个方向流动。这种网络结构适用于分类和回归任务,实现相对简单。然而,前馈神经...
8. 长短时记忆网络(LSTM):LSTM是RNN的一种变体,能够学习长期依赖关系,常用于处理长序列数据。 9. 门控循环单元(GRU):GRU是LSTM的简化版本,结构更简单,但在许多任务中表现良好。 10. 自编码器:自编码器通过编码器压缩输入数据,再通过解码器重构数据,常用于特征提取和降维。 11. 多任务学习模型:多任务学习模型...
第二，小模型胜在专而精，小而美，在一些特定场景下，例如车牌识别、人脸识别。。。传统经典模型仍然具有...
预训练过程分为两个阶段：在第一个阶段，模型需要学习填充掩码语言模型（Masked Language Modeling，MLM）任务，即在输入的句子中随机掩盖一些单词，然后让模型预测这些单词；在第二个阶段，模型需要学习连续文本预测（Next Sentence Prediction，NSP）任务，即输入一对句子，模型需要判断它们是否是相邻的。GPT模型的性能已...
“在现代深度学习领域，各种框架和模型格式层出不穷，每种都有其独特的应用场景和硬件支持。无论是用于...
深度学习领域内，主流的神经网络模型主要包括有监督的神经网络、循环神经网络、卷积神经网络以及无监督的预训练网络等。在有监督的神经网络中，神经网络(Artificial Neural Networks)和深度神经网络(Deep Neural Networks)作为基础模型，可以分为多层感知机（MLP）和全连接的前馈深度神经网络（DNN）。全连接的...
生成式对抗网络（GAN）：一种生成模型，由生成器和判别器两个网络组成，通过对抗训练学习生成与训练数据分布相似的新样本。GAN在图像生成、视频生成和数据增强等领域有广泛应用。深度学习在商业应用中取得了巨大成功，如语音助手、刷脸支付、自动翻译等，被全球众多顶级科技公司采用，包括Google、Microsoft、...
二分类模型的主要目标是根据输入特征来预测目标变量的类别。常用的深度学习模型包括: 逻辑回归 神经网络 卷积神经网络(CNN) 递归神经网络(RNN) 1.1 逻辑回归 逻辑回归是最简单的二分类模型,其广泛用于初步建模。模型通过sigmoid激活函数将线性组合的特征值映射到[0,1]区间。
建议从感知器到多层神经网络，来了解一下神经网络及深度学习的原理、主流应用模型及范围。1943 年，心理...