3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 3.2. RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,CNN用于静态输出 3. 3. CNN高级100+深度,RNN深度有限 三、CNN+RNN组合方式 1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注。 2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。 3. CNN特征提...
图像数据: 选择CNN。 序列数据: 选择RNN或Transformer,取决于序列的长度和依赖关系。 4.2 计算资源和效率 计算资源充足: Transformer可能是更好的选择,尤其是对于长序列数据。 计算资源有限: CNN或RNN可能更适合,取决于任务类型。 结论 在选择深度学习模型时,需要根据任务的特性、数据类型和计算资源等多方面因素进行综...
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: ...
除了CNN和RNN,还有一些其他常见的深度学习算法,例如: 1. 自编码器 (Autoencoder):自编码器是一种无监督学习方法,用于学习输入数据的紧凑表示。它由一个编码器和一个解码器组成,通过最小化输入与解码器输出之间的重构误差来学习有用特征的表示。 2. 生成对抗网络 (Generative Adversarial Network, GAN):GAN由生成...
以算法区分深度学习应用,算法类别可分成三大类: 常用于影像数据进行分析处理的卷积神经网络(简称CNN) 文本分析或自然语言处理的递归神经网络(简称RNN) 常用于数据生成或非监督式学习应用的生成对抗网络(简称GAN) CNN 因为应用种类多样,本篇会以算法类别细分,CNN主要应用可分为图像分类(image classification)、目标检测(...
】CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气全部学完! 李宏毅transformer 1779 10 不愧是公认最好的【图神经网络GNN/GCN教程】,从基础到进阶再到实战,一个合集全部到位!-人工智能/神经网络/图神经网络/深度学习。 泡泡学AI 758 8 【敢称全网最全】7天零基础快速学会图神经网络,...
前言 本文主要记录关于深度学习相关需要的软硬件以及CNN和RNN中的基础知识点当然包括经典的框架结构的简述,若有错误之处还请谅解。 一、DL硬件方面 目前的深度学习方面应该也就NVIDIA英伟达一家独大,深度学习的发展很大程度上离不开显卡的飞速发展,没有显卡的超强计算能力,恐怕没法实现更强大的网络结构;再说说显卡即GPU...
词向量解决了文本表示的问题,该部分介绍的文本分类模型则是利用CNN/RNN等深度学习网络及其变体解决自动特征提取(即特征表达)的问题。 1)fastText fastText 是上文提到的 word2vec 作者 Mikolov 转战 Facebook 后16年7月刚发表的一篇论文Bag of Tricks for Efficient Text Classification。把 fastText 放在此处并非因为...
1. 卷积神经网络(CNN) CNN无疑是图像处理领域的佼佼者,它能够自动从图像中提取关键特征,无论是用于图像分类还是目标检测,都能展现出不俗的实力。例如,它能帮助我们识别照片中的宠物种类或是人脸。 2. 循环神经网络(RNN) RNN在处理序列数据方面表现出色,无论是文本、语音还是时间序列,它都能轻松应对。它擅长捕捉...