二、卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一种深度学习模型,广泛应用于图像和视频识别、自然语言处理等领域。CNN通过模仿生物视觉皮层的结构和功能来处理数据,具有强大的特征提取和分类能力。 CNN由输入层、卷积层、激活函数、池化层、归一化层、全连接层、输出层、损失函数、优化器等关键部分组成。 下
推动预训练模型(如GPT、T5)的发展,形成“预训练+微调”范式。 总结 CNN:局部特征专家,适合网格数据(如图像)。 Transformer:全局关系建模者,适合序列数据(如文本)。 BERT:Transformer的NLP实践者,通过预训练实现通用语义理解。 三者各有侧重,现代模型(如Vision Transformer)常融合其思想,突破传统领域界限。 【人工智能...
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...
今天探讨它们各自适用的场景,让您知道在何种情况下选择何种模型;同时分析它们的优势与局限,助您全面评估这些模型的性能。 一、卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 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...
我们训练任务 B 得到一个 CNN 模型 B 由于CNN 浅层特征的通用性,我们可以做如下两种处理: fine-tuning(微调):浅层参数使用模型 B 的参数,高层参数随机初始化,利用任务 A 训练模型 B,浅层参数随着变化 frozen(冻结):浅层参数使用模型 B 的参数,高层参数随机初始化,利用任务 A 训练模型 B,浅层参数一直不变...
CNN作为一种独特的神经网络模型,其核心结构由多个卷积层与池化层精妙组合而成。卷积层通过精巧的计算方法,能够有效地从图像中提炼出各类局部特征;而池化层则发挥着至关重要的作用,通过降低特征数量,显著提升了计算效率。正是这样的结构特点,使得CNN在处理计算机视觉任务时表现出色,如图像分类、物体检测等任务皆能游刃有...
第二,GPT中采用的是Transformer中的Decoder模型,BERT中采用的是Transformer中的Encoder模型。 2. 算法原理 2.1. Transformer结构 Transformer的网络结构如下图所示: 在Transformer中,包含了Encoder和Decoder两个部分,在对语言模型的训练中,摒弃了基于RNN和CNN的传统做法,采用了基于Attention的模型,能够提升特征的抽取能力,...
序列转换方式由基于复杂递归神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)的编码器和解码器模型主导。表现最佳的模型也只是通过一个注意力机制来连接了编码器和解码器。我们提出一个新的简单网络架构——Transformer。相比表现最佳的模型,该架构仅仅基于注意力机制,完全摒弃了递归和卷积。从两个机器翻译任务的实验结果显示,Transformer...