初始化方法 init: 在这个方法中,定义模型的层(例如线性层、卷积层等)。 前向传播方法 forward: 定义数据通过模型的流动方式 Module初认识 在pytorch中模型是一个Module,各网络层、模块也是Module。Module是所有神经网络的基类,所有的模型都必须继承于Module类,并且它可以嵌套,一个Module里可以包含另外一个Module。 在...
并行计算问题:传统的RNN模型在计算时需要按照序列的顺序依次进行,无法实现并行计算,导致计算效率较低。而Transformer模型采用了编码器-解码器结构,允许模型在输入序列上进行编码,然后在输出序列上进行解码,从而实现了并行计算,大大提高了模型训练的速度。 特征抽取问题:Transformer模型通过自注意力机制和多层神经网络结构,能...
2、循环神经网络(RNN) 循环神经网络RNN是一种人工神经网络,旨在处理时间序列、语音和自然语言等序列数据。将RNN想象成传送带,一次处理一个元素的信息,从而“记住”前一个元素的信息,对下一个元素做出预测。 想象一下,我们有一串单词,我们希望计算机生成这串单词中的下一个单词。RNN的工作原理是每次处理序列中的每个...
循环神经网络 (RNN) 是一种人工神经网络,旨在处理顺序数据,例如时间序列、语音和自然语言。将 RNN 想象成一条传送带,一次处理一个元素的信息,使其能够“记住”前一个元素的信息,从而对下一个元素进行预测。 想象一下,您有一个单词序列,并且您希望计算机生成该序列中的下一个单词。 RNN 的工作原理是一次处理序列...
CNN是计算机视觉领域的重大突破,也是目前用于处理CV任务模型的核心。CNN同样适用于NLP任务中的特征提取,但其使用场景与RNN略有不同,这部分我会多写一点,因为关于CNN在NLP任务中的应用大家相对来说应该都没那么了解。 关于二维卷积核的运算如下图所示,我就不赘述了。
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是一种深度学习模型,主要应用于图像处理和语音识别等领域。其核心在于卷积层,可以自动学习特征,从而减少人工特征工程的需求。CNN的主要优点是其对于空域结构的利用,可以有效地提取局部结构和局部变化的信息。 2.3 RNN ...
在深度学习的领域里,卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和深度神经网络(DNN)是三种最为广泛研究和应用的神经网络模型。它们在结构、功能和适用场景上都各有侧重,相互补充。本文将对这三种网络模型的内部结构差异进行详细解析,并探讨它们在实际应用中的比较。 二、CNN内部结构 2.1 卷积神经网络(CNN) CNN是一种专...
2、循环神经网络(RNN)的优势 RNN能够捕捉数据中出现的顺序信息,例如,预测时文本中单词之间的依赖关系: Many2Many Seq2Seq 模型 如图所示,每个时间步长的输出(o1, o2, o3, o4)不仅取决于当前单词,还取决于先前的单词。 RNN跨不同的时间步长共享参数。这通常被称为参数共享(Parameter Sharing)。这将减少训练参数...
简介:深度学习及CNN、RNN、GAN等神经网络简介(图文解释 超详细) 深度学习概述 理论上来说,参数越多的模型复杂度越高、容量越大,这意味着它能完成更复杂的学习任务。但一般情形下,复杂模型的训练效率低,易陷入过拟合。随着云计算、大数据时代的到来,计算能力的大幅提高可以缓解训练的低效性,训练数据的大幅增加可以降...
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...