图2-8展示了CNN的结构形式,一个神经元以三维排列组成卷积神经网络(宽度、高度和深度),如其中一个层展示的那样,CNN的每一层都将3D的输入量转化成3D的输出量。 ▲图2-8 CNN的结构形式 03 循环神经网络 循环神经网络(RNN)也是常用的深度学习模型之一(如图2-9所示),就像CNN是专门用于处理网格化数据(如一个图像)...
—— 其实,这就是 RNN 有别于 DNN, CNN 的一点了, RNN 的拓扑结构发生了很大的改变。我们需要明确一点:对于 RNN 而言,横向对齐的就视为同一层—— 这是因为:这一层所有的参数都是共享的! 既然谈到了参数,那么我们就有必要看看 RNN 是如何进行前向传播的: RNN 需要有两个输入: 原本该时刻的单词输入 上一...
CNN与DNN的区别: DNN的输入是向量形式,并未考虑到平面的结构信息,在图像和NLP领域这一结构信息尤为重要,例如识别图像中的数字,同一数字与所在位置无关(换句话说任一位置的权重都应相同),CNN的输入可以是tensor,例如二维矩阵,通过filter获得局部特征,较好的保留了平面结构信息。 filter尺寸计算: Feature Map的尺寸等于...
2.简单的cnn-rnn结构 fromtensorflow.kerasimportlayersmodel=keras.Sequential()x_shape=x_train.shapemodel.add(layers.Conv2D(input_shape=(x_shape[1],x_shape[2],x_shape[3]),filters=32,kernel_size=(3,3),strides=(1,1),padding='same',activation='relu'))model.add(layers.MaxPool2D(pool_size...
1. 卷积神经网络(CNN) CNN无疑是图像处理领域的佼佼者,它能够自动从图像中提取关键特征,无论是用于图像分类还是目标检测,都能展现出不俗的实力。例如,它能帮助我们识别照片中的宠物种类或是人脸。 2. 循环神经网络(RNN) RNN在处理序列数据方面表现出色,无论是文本、语音还是时间序列,它都能轻松应对。它擅长捕捉...
2. 描述卷积神经网络(CNN)的基本结构。3. 解释什么是对抗网络(GAN),并描述其应用场景。4. 简述循环神经网络(RNN)的基本原理。5. 描述如何使用TensorFlow框架进行深度学习模型训练。6. 解释什么是强化学习,并描述其应用场景。7. 请列举三种常用的自然语言处理(NLP)技术。8. 描述如何使用Python中的TensorFlow库进行...
▲图2-8 CNN的结构形式 03 循环神经网络 循环神经网络(RNN)也是常用的深度学习模型之一(如图2-9所示),就像CNN是专门用于处理网格化数据(如一个图像)的神经网络,RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。 如音频中含有时间成分,因此音频可以被表示为一维时间序列;语言中的单词都是逐个出现的,因此语言的表示方式也是序...
循环神经网络(RNN)也是常用的深度学习模型之一(如图2-9所示),就像CNN是专门用于处理网格化数据(如一个图像)的神经网络,RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。 如音频中含有时间成分,因此音频可以被表示为一维时间序列;语言中的单词都是逐个出现的,因此语言的表示方式也是序列数据。RNN在机器翻译、语音识别等领域中均...
▲图2-8 CNN的结构形式 03 循环神经网络 循环神经网络(RNN)也是常用的深度学习模型之一(如图2-9所示),就像CNN是专门用于处理网格化数据(如一个图像)的神经网络,RNN是一种用于处理序列数据的神经网络。 如音频中含有时间成分,因此音频可以被表示为一维时间序列;语言中的单词都是逐个出现的,因此语言的表示方式也是序...