从过去的几个 CNN 中,我们只看到设计中的层数越来越多,并获得了更好的性能。但是“随着网络深度的增加,准确度会饱和(这可能不足为奇)然后迅速下降。” 微软研究院的人用 ResNet 解决了这个问题——使用跳过连接(又名快捷连接,残差),同时构建更深层次的模型。 ResNet 是批标准化的早期采用者之一(由 Ioffe 和...
CNN 取得的大多数进展并非源自更强大的硬件、更多的数据集和更大的模型,而主要是由新的想法和算法以及优化的网络结构共同带来的结果。(Christian Szegedy等人,2014) 现在我们继续介绍,看看网络结构是如何慢慢优化起来的。 关于可视化图的说明:可视化图中没有再标注卷积核数量、padding、stride、dropout和拉平操作。 目录(...
cnn模型的输入和输出格式 cnn模型结构图 2012年,Imagenet比赛冠军的model——Alexnet,它证明了CNN在复杂模型下的有效性,然后GPU实现使得训练在可接受的时间范围内得到结果,推动了有监督DL的发展。 模型结构见下图: 图中卷积部分都是画成上下两块,意思是说把这一层计算出来的feature map分开,但是前一层用到的数据要...
图1 AlexNet网络结构图 上图分为上下两个部分,每个部分对应两个GPU,为了完全利用两块GPU来提高运算的效率,单个GPU对应的网络在结构上差异不是很大,因此简化为单GPU上有网络总层数为8层,5个卷积层,3个全连接层。 **第一层:**输入为 224×224×3 的图像,经过图像预处理为 227×227×3 的图像,卷积核的数量...
CNN是一种带有卷积结构的前馈神经网络,卷积结构可以减少深层网络占用的内存量,其中三个关键操作——局部感受野、权值共享、池化层,有效的减少了网络的参数个数,缓解了模型的过拟合问题。 卷积层和池化层一般会取若干个,采用卷积层和池化层交替设置,即一个卷积层连接一个池化层,池化层后再连接一个卷积层,依此类推...
不过从深度网络的本质看，网络就是来表达信息的，所以考察网络的确应该从信息的角度来入手，看网络的结构...
CNN和Transformer创新结合,模型性能炸裂! 【CNN+Transformer】这个研究方向通过结合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力和Transformer的全局上下文建模优势,旨在提升模型对数据的理解力。这一方向在图像处 - 论文搬砖学长于20240702发布在抖音,已经收获了4.5万个喜欢
一、图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)概述 图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型(如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN)不同,GNNs能够捕获图数据中的节点特征、边特征以及图的整体结构信息。这使得GNNs在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域具有广泛的应用。
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...