总之,RNN是一种用于处理顺序数据的神经网络,它每次处理一个元素的信息,利用递归连接来“记忆”前一个元素的信息。递归层允许网络处理整个序列,使其非常适合语言翻译、语音识别和时间序列预测等任务。 3、生成对抗网络(GAN) 生成对抗网络GAN是一种深度学习架构,它使用两个神经网络(生成器和判别器)来创建新的、逼真的...
序列数据处理:RNN能够处理多个输入对应多个输出的情况,尤其适用于序列数据,如时间序列、语音或文本,其中每个输出与当前的及之前的输入都有关。 循环连接:RNN中的循环连接使得网络能够捕捉输入之间的关联性,从而利用先前的输入信息来影响后续的输出。 工作原理 输入层:先对句子“what time is it ?”进行分词,然后按照...
本文旨在友好地介绍深度学习架构,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、transformer和encoder-decoder 架构。 闲话少说,让我们直接开始吧。 2. 卷积神经网络 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结构的数据,如图像和视频。将 CNN 想象成一个多层过滤器,可处...
总之,RNN是一种用于处理顺序数据的神经网络,它每次处理一个元素的信息,利用递归连接来“记忆”前一个元素的信息。递归层允许网络处理整个序列,使其非常适合语言翻译、语音识别和时间序列预测等任务。 3、生成对抗网络(GAN) 生成对抗网络GAN是一种深度学习架构,它使用两个神经网络(生成器和判别器)来创建新的、逼真的...
本文旨在友好地介绍深度学习架构,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、transformer和encoder-decoder架构。 闲话少说,让我们直接开始吧。 2. 卷积神经网络 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结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可处理图像...
本文主要是对CNN和RNN的理解,通过对比总结各自的优势,同时加深自己对这方面知识的理解,其中代码引用采用的是VQA模型中对图像和文本的处理。 1、CNN介绍 CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文以李宏毅...
在很多地方都看见CNN比较适用于文本分类的任务,事实上,从《Convolutional Sequence to Sequence Learning》、《Fast Reading Comprehension with ConvNets》等论文与实践报告来看,CNN已经发展成为一种成熟的特征提取器,并且,相比于RNN来说,CNN的窗口滑动完全没有先后关系,不同卷积核之前也没有相互影响,因此其具有非常高的...
图6. RNN架构 3.1 TextRCNN TextRCNN 相关论文首次发表在 AAAI 2015 中。在 TextCNN 网络中,网络结构采用“卷积层+池化层”的形式,卷积层用于提取 n-gram 类型的特征,在 RCNN(循环卷积神经网络)中,卷积层的特征提取的功能被 RNN 替代,即通过 RNN 取代 TextCNN的特征提取。RNN 的优点是能够更好地捕捉上下文...
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结构的数据，如图像和视频。CNN 模块包含卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过应用滤波器检测图像中的特征，池化层减少数据的空间维度，全连接层对图像特征进行最终预测。循环神经网络（RNN）处理时间序列数据，每次处理一个元素信息，并...
首先,从结构上看,CNN、RNN和DNN有着明显的不同。 - CNN(卷积神经网络):它的特点是有卷积层和池化层,这些层能够捕捉图像的空间层次结构。CNN的结构特别适合处理具有网格结构的数据,比如图像。 - RNN(循环神经网络):RNN的最大特点是它的循环结构,这使得它能够处理序列数据,并且能够在序列的不同时间点之间传递信息...