卷积神经网络(CNN) 循环神经网络 (RNN) 生成对抗网络(GAN) Transformer 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...
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...
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
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: ...
从广义上来说,NN(或是更美的DNN)可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时称为感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。但是,Rosenblatt的单层感知机有一个...
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...
二、卷积神经网络CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是包含卷积运算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)。具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),在计算机视觉和自然语言处理等领域得到了成功的应用。
在本系列教程中,我们将深入探索把大深度学习神经网络算法,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、图神经网络(GNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、以及Transtomer模型等。通过理论讲解与实例演示相结合,您将掌握这些神经网络算法的基本原理、应用场景和实现技巧,为大家的深度学习...
1989年,CNN 由 Yann LeCun 等人提出,主要用于图像处理。 关键技术 卷积层 池化层 全连接层 核心原理 CNN 通过卷积层提取图像的局部特征,池化层进行降维处理,全连接层最终进行分类。卷积操作通过滤波器在图像上滑动,捕捉不同的特征。 创新点 CNN 的创新点在于卷积层的使用,使其能够有效提取图像的空间特征,大大减少...