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,用于处理图像以提取有意义的特征并进...
CNN是一种神经网络模型,它的基本结构是由多个卷积层和池化层组成的。卷积层可以提取图像中的局部特征,而池化层则可以减少特征的数量,提高计算效率。CNN的这种结构使得它非常适合用于计算机视觉任务,如图像分类、物体检测等。与RNN相比,CNN更擅长处理图像数据,因为它可以自动学习图像中的局部特征,而不需要人工设计特征提取...
3. CNN与RNN的区别 4. 为什么RNN 训练的时候Loss波动很大 由于RNN特有的memory会影响后期其他的RNN的特点,梯度时大时小,learning rate没法个性化的调整,导致RNN在train的过程中,Loss会震荡起伏,为了解决RNN的这个问题,在训练的时候,可以设置临界值,当梯度大于某个临界值,直接截断,用这个临界值作为梯度的大小,防止大...
原文:全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)和强化学习重要概念和公式 01神经网络 神经网络是一类用层构建的模型。常用的神经网络类型包括卷积神经网络和递归神经网络。 1.1 结构 关于神经网络架构的描述如下图所示: 记i为网络的第i层,j为一层中隐藏的第j个单元,得到: ...
深度学习(二):CNN & RNN 卷积神经网络 从全连接层到卷积(引入卷积的必要性) 计算机视觉的神经网络架构需要满足两个特性: 平移不变性:神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应。 局部性:神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域,而不过
1.3 CNN的适用场景 适用于图像识别、图像分类等任务,尤其是静态图像数据。 第二部分:循环神经网络(RNN) 2.1 RNN简介 循环神经网络主要用于处理序列数据,能够捕捉到数据中的时间依赖关系。 2.2 RNN的优缺点 2.2.1 优点: 处理序列数据: RNN擅长处理具有时间关系的序列数据,如文本、语音等。
1. CNN特征提取 2. CNN 特征+语句开头,单词逐个预测 2、视频行为识别 : 视频中在发 生什么? 2.1常用方法总结: RNN用于CNN特征融合 1. CNN 特征提取 2. LSTM判断 3. 多次识别结果分析。 不同的特征不同输出。 或者:所有特征作为一个输出。 2.2 RNN用于CNN特征筛选+融合: ...
深度学习之美——CNN,RNN 一.神经网络初识 1.神经元的二分类 2.神经元的多分类 此时的W不再是一维向量,而是二维矩阵 分为k类 代码实例: Tensorflow实现多层神经元 数据集: 训练集:data_batch Data的大小 : 10000 X 3072 说明有10000张图片 为什么是3072: 32X32(像素) X 3(通道) = 3072...
简介:深度学习及CNN、RNN、GAN等神经网络简介(图文解释 超详细) 深度学习概述 理论上来说,参数越多的模型复杂度越高、容量越大,这意味着它能完成更复杂的学习任务。但一般情形下,复杂模型的训练效率低,易陷入过拟合。随着云计算、大数据时代的到来,计算能力的大幅提高可以缓解训练的低效性,训练数据的大幅增加可以降...
长短期记忆网络是RNN模型的一种,它通过添加“忘记”门来避免梯度消失问题。 强化学习与控制(Reinforcement Learning and Control) 强化学习的目标是让代理(agent)学会如何在环境中进化。 马尔科夫决策过程(Markov decision processes) 马尔科夫决策过程(MDP)是一个5元组,其中: ...