RNN:像逐字朗读,读“我-爱-吃-苹果”时,先看“我”,再看“爱”……最后理解整句。 ✅ 优点:知道“苹果”和“吃”有关联。 ❌ 缺点:如果句子太长,会忘记开头的词(“梯度消失”问题)。 CNN:像快速扫描关键词,直接找“爱”、“吃”、“苹果”这些重点词。 ✅ 优点:快速找到局部特征(比如
RNN的工作原理是每次处理序列中的每个单词,并利用前一个单词的信息预测下一个单词。 RNN的关键组成部分是递归连接。它允许信息从一个时间步流动到下一个时间步。递归连接是神经元内部的一个连接,它能“记住”上一个时间步的信息。 RNN可分为三个主要部分:输入层、递归层和输出层。 输入层:输入层接收每个时刻的...
3、循环神经网络RNN 前馈神经网络里相对简单,我们接下来分析循环神经网络的参数计算方式,这里假设: g:一个单元中的FFN数量(一般来说,RNN结构中FFN数量为1,而GRU结构中FFN数量为3个,LSTM结构中FFN数量为4个) h:隐藏单元的大小 i:输入大小 在RNN中对于每个FFN,最开始输入状态和隐藏状态是concat在一起作为输入的,...
CNN(卷积神经网络)和RNN(循环神经网络)是深度学习中两种经典架构,分别针对空间数据和时序数据设计。在大模型(如多模态模型)中,二者常结合使用或由Transformer替代。以下是多维度对比分析: 一、核心原理对比 维度CNN(卷积神经网络)RNN(循环神经网络) 核心思想 通过卷积核提取局部空间特征(如图像纹理、边缘) 通过循环结...
DNN CNN RNN 1. DNN: 在训练集上性能不行: 1.梯度消失问题:有些activation function会导致这个问题,例如:后面提出了Rectified Linear Unit:ReLU,形状为_/;learnable activation function:Maxout 2.可能调整学习率来达到更好,例如Adam 在验证集上性能不行: 1.early stopping:不用等到在训练集上loss最小... ...
CNN与RNN的区别 从应用方面上来看,我了解到的CNN用到做图像识别比较多,而RNN在做到语言处理多一点,如果拿来比喻的话,CNN如同眼睛一样,正是目前机器用来识别对象的图像处理器。相应地,RNN则是用于解析语言模式的数学引擎,就像耳朵和嘴巴。 对于CNN神经网络,有一个基础的假设——人类的视觉总是会关注视线内特征最明...
RNN 循环神经网络,Recurrent Neural Network。神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络的是,RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列,这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。 RNN的假设——事物的发展是按照时间序列展开的,即...
CNN(卷积神经网络):设计用于有效处理图像数据,通过卷积层提取局部特征,每个卷积核专注于捕捉图像中的特定信息。 RNN(循环神经网络):旨在处理序列数据,每个神经元节点循环处理信息,利用先前的输出作为后续步骤的输入,从而捕捉时间或序列中的动态特征。 2.应用领域和数据处理方式 ...
CNN,即卷积神经网络,主要用于图像识别、对象检测等计算机视觉任务。而RNN,即循环神经网络,主要用于语音识别、自然语言处理、时间序列预测等任务。 2.网络结构不同 CNN通常由卷积层、池化层和全连接层组成,具有参数共享和局部感受野的特性,适合处理具有空间关联性的数据。而RNN的网络结构中,每个神经元都有自我连接,形成...
在很多地方都看见CNN比较适用于文本分类的任务,事实上,从《Convolutional Sequence to Sequence Learning》、《Fast Reading Comprehension with ConvNets》等论文与实践报告来看,CNN已经发展成为一种成熟的特征提取器,并且,相比于RNN来说,CNN的窗口滑动完全没有先后关系,不同卷积核之前也没有相互影响,因此其具有非常高的...