CNN主要处理图像,有卷积层、池化层; Transformer基于自注意力机制,适合序列数据; BERT是Transformer的变种,用于自然语言处理。 1. CNN(卷积神经网络) 核心思想:通过局部感受野、权重共享和池化操作捕捉局部特征(如图像中的边缘、纹理)。 主要应用:计算机视觉(CV),但也曾用于早期NLP任务(如文本分类)。 特点: 1.层次...
原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同时保留主要特征;全连接层将特征图展开为一维向量,并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享,能够自动学习数据中的空间特征。 适用场景:广泛应用于图...
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...
深度学习的核心思想是通过多层神经网络来学习数据的复杂特征,从而实现更好的预测和决策。 2.3卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)是一种深度学习模型,主要应用于图像处理任务。CNN的核心思想是通过卷积层来学习图像的特征,从而实现图像的分类和识别。 2.4循环神经网络(RNN) 循环神经网络(R...
BertGCN的fastNLP实现 fastrcnn原理,1基本结构1.1算法流程Faster-RCNN算法流程可分为4个步骤:特征提取:将整个图像缩放到固定大小(由于后边有全连接层)输入到CNN网络中进行特征提取,得到特征图候选区域提取:输入特征图,使用RPN结构生成候选框,将RPN生成的候选框投影
一、BERT原理 1、概述 背景:通过在大规模语料上预训练语言模型,可以显著提高其在NLP下游任务的表现。 动机:限制模型潜力的主要原因在于现有模型使用的都是单向的语言模型(例如GPT),无法充分了解到单词所在的上下文结构(主要是在判别性任务上,分类、抽取等)。 Idea: 受完形填空的启发,BERT通过使用 Masked Language ...
具有自然语言理解优势的BERT可对学生文本数据中的认知与情感进行识别,为赋能学生高阶思维能力培养奠定基础。由此,在宏观的认知与情感识别角度,Liu等[16]构建了大语言模型分类器BERT-CNN,以自动检测在线讨论中的学生情绪和认知参与度,探究...
假设我们面临第三个任务C,网络结构采取相同的网络结构,在比较浅的几层CNN结构,网络参数初始化的时候可以加载A任务或者B任务学习好的参数,其它CNN高层参数仍然随机初始化。 之后我们用C任务的训练数据来训练网络,此时有两种做法:一种是浅层加载的参数在训练C任务过程中不动,这种方法被称为“Frozen”;另一种是底层网...
transformer模型的工作原理和语言模型BERT 1,概述 《Attention Is All You Need》是一篇Google提出的将Attention思想发挥到极致的论文。这篇论文中提出一个全新的模型,叫 Transformer,抛弃了以往深度学习任务里面使用到的 CNN 和 RNN。目前大热的Bert就是基于Transformer构建的,这个模型广泛应用于NLP领域,例如机器翻译,.....