最常用的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)主要包括以下四种:前馈神经网络(Feedforward Neural Network,FNN)、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN),还有当前最流行的大模型常用的Transformer神经网络。不同模型的网络具有不同的结构和特点,适用于解决不同...
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,能够有效地从输入序列中抽取丰富的特征信息,为后续的任务提供更好的支持。 工作原理 Transformer工作原理 ...
本文基于某时间序列分类任务数据集,介绍一种基于FFT+CNN-Transformer网络的分类模型。 数据集格式为CSV文件,每一行代表一个时间序列样本,最后一列对应标签值,可以灵活替换数据集! 1 数据预处理 按照7:2:1划分训练集、验证集、测试集: 2 基于FFT+CNN-Transformer的分类模型 2.1 定义FFT+CNN-Transformer网络模型 2.2...
首先在图像分类任务中,可以看到这一架构大幅超越了先前基于transformer的DeiT架构,与最先进的卷积模型相比也实现了速度与精度的平衡。值得注意的是下表中的卷积模型来自于架构搜索,而这里使用的基础型Swin-Base则还有很大的提升空间。 同样在目标检测任务中,本文提出的架构不仅超过了DeiT,同时也大幅优于各种基于卷积的先进...
Transformer是一种神经网络架构,广泛应用于自然语言处理NLP任务,如翻译、文本分类和问答系统。它们是在2017年发表的开创性论文“Attention Is All You Need”中引入的。 将Transformer想象成一个复杂的语言模型,通过将文本分解成更小的片段并分析它们之间的关系来处理文本。然后,该模型可以对各种查询生成连贯流畅的回复。
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。 02 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,可处理图像以提取有意义...
在系统地学习了Transformer结构后,尝试使用Transformer模型对DNA序列数据实现二分类,好久前就完成了这个实验,一直拖着没有整理,今天系统的记录一下,顺便记录一下自己踩过的坑 1、数据说明 两个csv文件,共有三列,第一列是id,第二列每个数据都是一长串dna序列,第三列是它们的label,分别是0和1。
一文弄懂CNN/RNN/GAN/Transformer等架构 1. 引言 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,...
①基于python深度学习遥感影像地物分类与目标识别、分割实践②基于PyTorch深度学习无人机遥感影像目标检测、地物分类及语义分割实践③遥感影像目标检测:从CNN(Faster-RCNN)到Transformer(DETR)④PyTorch深度学习遥感影像地物分类与目标检测、分割及遥感影像问题深度学习优化...
图像分类 物体检测 图像生成 经典案例 LeNet-5 是最早的 CNN 之一,被用来进行手写数字识别,并取得了显著的成果。 3. Transformer 时间轴 2017年,Google 发布了 Transformer 模型,极大地提升了自然语言处理的效率。 关键技术 自注意力机制 编码器-解码器架构 ...