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...
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...
DPCNN:Deep Pyramid CNN,同样是非常深的神经网络,通过池化操作使网络的每层神经元个数不断减半,因此,整个神经网络看起来像是一个金字塔结构 上述对比方法与BERT模型在三个数据集上的分类准确率如下表所示(对比方法的数据来自于论文:A New method ofRegion Embedding for Text Classification和Deep PyramidConvolutional N...
卷积神经网络(CNN)最初是为计算机视觉（CV）而发明的，现在是最先进的 CV 模型的构建部分。CNN 在自然...
卷积神经网络(CNN)和长短期记忆(LSTM)都已在各种语音识别任务中显示出对深度神经网络(DNN)的改进。CNN、LSTM和DNN在建模能力上是互补的,CNN擅长减少频率变化,LSTM擅长时间建模,而DNN适合将要素映射到更加可分离的空间。本文通过将CNN、LSTM和DNN组合成一个统一的架构来利用它们的互补性,提出了CLDNN(CONVOLUTIONAL, LON...
第三章:CNN卷积神经网络卷积神经网络应用领域 07:26 2-卷积的作用 09:24 3-卷积特征值计算方法 08:08 4-得到特征图表示 07:00 5-步长与卷积核大小对结果的影响 08:12 6-边缘填充方法 06:31 7-特征图尺寸计算与参数共享 07:03 8-池化层的作用 ...
DPCNN:Deep Pyramid CNN,同样是非常深的神经网络,通过池化操作使网络的每层神经元个数不断减半,因此,整个神经网络看起来像是一个金字塔结构 上述对比方法与BERT模型在三个数据集上的分类准确率如下表所示(对比方法的数据来自于论文:A New method ofRegion Embedding for Text Classification和Deep PyramidConvolutional ...
在前面两章Bert 和 TextCNN 模型,用这两个模型来进行文本分类。那我们就可以试一下将这两个模型进行融合来进行文本分类。 模型介绍 我们知道在进行模型融合时,要注意的时在第一个模型的输出要符合第二个模型的输入。 Bert 模型的输出是有不同的情况;TextCNN模型的输入是一个四维的,[bacth_size, 1, max_len...
DPCNN:Deep Pyramid CNN,同样是非常深的神经网络,通过池化操作使网络的每层神经元个数不断减半,因此,整个神经网络看起来像是一个金字塔结构 上述对比方法与BERT模型在三个数据集上的分类准确率如下表所示(对比方法的数据来自于论文:A New method ofRegion Embedding for Text Classification和Deep PyramidConvolutional ...