总之,GAN 是一种深度学习架构,它使用两个神经网络(一个生成器和一个判别器)来创建新的、真实的数据。生成器创建新样本,鉴别器评估它们的真实性。这两个网络以对抗方式进行训练,生成器产生更真实的样本,鉴别器提高其检测假货的能力。 GAN 在各个领域都有应用,例如图像和视频生成、音乐合成以及文本到图像的合成。
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列数据为输入,在序列的演进方向进行递归且所有结点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(Recursive Neural Network)。之所以是“循环”,是因为其中隐含层结点的输出不仅取决于当前输入值,还与上一次的输入相关,即结点的输出可以指向自身,进行循环递归运算,在处理时间...
有别于CNN,RNN的特色在于可处理图像或数值数据,并且由于网络本身具有记忆能力,可学习具有前后相关的数据类型。例如进行语言翻译或文本翻译,一个句子中的前后词汇通常会有一定的关系,但CNN网络无法学习到这层关系,而RNN因具有内存,所以性能会比较好。因为可以通过RNN进行文字理解,其他应用如输入一张图像,但是输出为一段...
涵盖CNN、RNN、LSTM、GAN、DQN、transformer、自编码器和注意力机制等多个神经网络核心知识点! 机器学习-李宏毅 4408 16 强推!这才是科研人该学的!2025公认最通俗易懂的深度学习教程,从入门到精通一口气学透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM Opencv学习教程 969 22 强推!B站最通俗易懂的Transformer...
深度学习之神经网络:CNN、RNN与GAN的算法原理与实战指南 一、引言 随着人工智能技术的不断发展,深度学习作为其重要组成部分,已经在诸多领域取得了显著的成果。神经网络作为深度学习的核心,其中卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)更是广受欢迎。本文将简要介绍这三种神经网络的算法原理,并通过实战...
深度学习之神经网络(cnn/rnn/gan)算法原理+实战 演讲人 202x-11-11 202x 第1章课程介绍 01 第1章课程介绍 1-1课程导学 第2章神经网络入门 02 2-1机器学习、深度学习简介 2-2神经元-逻辑斯底回归模型 2-3神经元多输出 2-4梯度下降 2-5数据处理与模型图构建(1) 2-6数据处理与模型图构建(2) 第2章...
1.1 卷积网络(CNN)：用于处理结构化数据，特别是图像数据。CNN通过在多个空间位置上共享参数，实现数据压缩和特征提取。其应用场景广泛，包括图片、时间序列和视频数据。1.2 循环网络(RNN)：处理有序序列数据，如语音、文本和时间序列分析。LSTM等变种增强记忆能力，而双向RNN则考虑了数据的前后依赖。应用...
深度学习:一文看懂CNN、RNN等七种范例 1. 前馈神经网络 (FFNNs) 前馈神经网络(Feed Forward Neural Networks, FFNNs) 的历史可以追溯到 20 世纪 40年代,这是一种没有任何循环的网络。数据以单次传递的方式从输入传递到输出,而没有任何以前的 “状态记忆”。从技术上讲,深度学习中的大多数网络都可以被认为是...
3.循环神经网络(RNN) RNN 是具有循环的网络,因此具有 “状态记忆”。它们可以及时展开,成为权重共享的前馈网络。正如 CNN 在 “空间” 上共享权重一样,RNN 在 “时间” 上共享权重。这使得它们能够处理并有效地表示序列数据中的模式。 RNN 模块有许多变体,包括 LSTM 和 GRU,以帮助学习更长的序列中的模式。它...
】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! Arxiv论文 1570 3 强推!《线性代数的本质》这可能是全网把线性代数讲的最清楚的教程了吧!太强了!真是通俗易懂!——(高等数学基础、深度学习、机器学习、机器学习算法、OpenCV) 从零学AI_李沐 3.5万 130 为什么神经网络...