上面解释了CNN网络的基本结构,将图像的二维矩阵从输入层输入卷积神经网络,经过一系列神经元提取特征,处理特征最后得到分类结果,似乎好像很简单,但是好像有一件很重要的事情没有解释:无论是全连接层还是实现了权值共享的卷积层,我们都需要确认各个神经元中各层的全连接权重参数和卷积核中的参数,这就要涉及到模型训练了。
dnn是指深度神经网络deep neural network,而cnn是指卷积神经网络convolution neural network。我们现在的深度学习一般网络层数都是很深的,在这里我们最好把dnn理解成很深的全连接层网络(只包含全连接层),不要将其视为深度学习(我们用deep learning来指代深度学习)。因为现在很少见到这种网络架构了,所以dnn这个名称也快...
DNN无法对时间序列上有变化的情况进行处理。然而,样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。因此出现了——循环神经网络RNN。 在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward Neural Networks)。而在RNN...
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除了DNN、CNN、RNN、ResNet(深度残差)、LSTM之外,还有很多其他结构的神经网络。如因为在序列信号分析中,如果我能预知未来,对识别一定也是有所帮助的。因此就有了双向RNN、双向LSTM,同时利用历史和未来的信息。 事实上,不论是哪种网络,他们在实际应用中常常都混合着使用,比如CNN和RNN在上层输出之前往往会接上全连接层...
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DNN(深度神经网络)、CNN(卷积神经网络)、RNN(递归神经网络)都属于第三代神经网络,在认识它们之前,让我们简单了解下,第一代和第二代神经网络是什么样子的。 第一代神经网络又称为感知机,在上世纪五、六十年代被提出来,感知机属于二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别(取+1和-1),即...
CNN的反向传播 从DNN的反向传播中可以看到,需要求出权重和偏置的梯度,需要先通过反向传播,从某一层 l 的\delta ^{l}中,推导出前一层的\delta ^{l-1}。但是,要将DNN的反向传播算法直接套用到CNN中,会遇到一些困难需要解决: (1)CNN中,pooling层没有激活函数,这个比较容易解决,可以认为pooling层的激活函数为...
在大量的数据面前dnn(relu)的效果已经不差于预训练的深度学习结构了。最终DBN也是看成是“生成模型”。CNN也没有pre-train过程，训练算法也是用BP。因为加入卷积可以更好的处理2D数据，例如图像和语音。从DNN按不同层的位置划分，DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层，如下图示例...
为了避免这些影响,必须分配权重以防止过拟合。 某些神经元的共适应和高预测能力可以用不同的正则化方法来调节。 其中最常用的一种是Dropout。 但是,大多数情况下很少使用Dropout的全部功能。 根据网络结构的不同,DNN,CNN还是RNN,可以应用不同的Dropout方法。 实际上,我们仅使用一个(或几乎使用),大部分人并不对Dropo...