3、MC-CNN(multi-channel CNN)、MCNN(multi-scale CNN) MC-CNN是我在网上看到了另外一种处理方法,它应用于NLP中,与之前的方法不同的是,这种方法比较重要的一步是初始化不同的embedding,对数据进行编码,形成多个通道的输入,再通过卷积层学习,最后进行分类。Embedding这一步我觉得是一种数据变换的方法,但是并不是...
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。
Transformer基于自注意力机制,适合序列数据; BERT是Transformer的变种,用于自然语言处理。 1. CNN(卷积神经网络) 核心思想:通过局部感受野、权重共享和池化操作捕捉局部特征(如图像中的边缘、纹理)。 主要应用:计算机视觉(CV),但也曾用于早期NLP任务(如文本分类)。 特点: 1.层次化特征提取:浅层捕捉局部特征,深层组合...
Python电能质量扰动信号分类(四)基于CNN-BiLSTM的一维信号分类模型 - 知乎 (zhihu.com) 引言 本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载,然后通过Pytorch实现CNN-Transformer模型对扰动信号的分类。 Python仿真电能质量扰动信号的详细介绍可以参考下文(文末附10分类数据集): Python-电...
神经网络结构——CNN、RNN、LSTM、Transformer !! 前言 本文将从什么是CNN?什么是RNN?什么是LSTM?什么是Transformer?四个问题,简单介绍神经网络结构。 神经网络结构 一、什么是CNN 卷积神经网络(CNN):通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据,降低计算复杂度,并提取关键特征进行识别和分类。
一、人工神经网络的分类 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...
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。
在图像分类任务中,Vision Transformer(ViT)及其变体通过将图像分割成小块并将其视为序列,应用Transformer架构进行处理,取得了与传统CNN相当甚至更好的效果。在目标检测、语义分割等更复杂的CV任务中,Transformer与CNN结合的模型也展现出了强大的性能,能够更好地捕捉图像中的长程语义关系。
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...
本文受到传统CNN网络搭建方式的启发(深层的CNN网络可以学习到关于图像更加丰富和复杂的表示), 于是思考是否可以将这种搭建方式迁移到Transformer模块上, 以此搭建深度的Transformer网络结构处理图像分类问题。 但是在搭建过程中发现了一个反常识的问题: 随着Transformer模块堆叠模型的深度变深,按照常理由于注意力模块数量变多...