(也就是说:在输入是负值的情况下,它会输出0,那么神经元就不会被激活。这意味着同一时间只有部分神经元会被激活,从而使得网络很稀疏,进而对计算来说是非常有效率的。)正因为有了这单侧抑制,才使得神经网络中的神经元也具有了稀疏激活性。尤其体现在深度神经网络模型(如CNN)中,当模型增加N层之后,理论上ReLU神经...
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: ...
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...
3. CNN与RNN的区别 4. 为什么RNN 训练的时候Loss波动很大 门控循环单元(GRU) 1. 什么是GRU 2. 门控循环单元 2.1 重置门和更新门 2.2 候选隐藏状态 2.3 隐藏状态 长短期记忆(LSTM) 1. 什么是LSTM 2. 输入门、遗忘门和输出门 3. 候选记忆细胞 4. 记忆细胞 5. 隐藏状态 6. LSTM与GRU的区别 7. LSTM...
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,而不过度在意图像中相隔较远区域的关系,这就是“局部性”原则。
常见的深度学习算法主要包括卷积神经网络、循环神经网络和生成对抗神经网络(Generative Adversarial Network,GAN)等。这些算法是深度学习的基础算法,在各种深度学习相关系统中均有不同程度的应用 1. 卷积神经网络 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错、自学...
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...
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。
从入门到精通一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络!丨零基础篇共计122条视频,包括:1.1.1.机器学习和深度学习的区别、人工智能从零入门学习路线图、2.2.2.深度学习介绍等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
2025最好出创新点的方向:CNN-LSTM-Attention!神经网络时间序列预测代码逐行解读!(人工智能/深度学习) CV算法工程师 4191 23 深度学习神经网络从入门到实战,多亏了这个课程,我居然3小时学懂了深度学习神经网络,看不懂你打我!!!GAN_RNN_CNN神经网络_人工智能_深度学习_ SCI论文 872 0 为什么神经网络可以学习任何...