总之,RNN是一种用于处理顺序数据的神经网络,它每次处理一个元素的信息,利用递归连接来“记忆”前一个元素的信息。递归层允许网络处理整个序列,使其非常适合语言翻译、语音识别和时间序列预测等任务。 3、生成对抗网络(GAN) 生成对抗网络GAN是一种深度学习架构,它使用两个神经网络(生成器和判别器)来创建新的、逼真的...
循环神经网络 (RNN) 是一种人工神经网络,旨在处理顺序数据,例如时间序列、语音和自然语言。将 RNN 想象成一条传送带,一次处理一个元素的信息,使其能够“记住”前一个元素的信息,从而对下一个元素进行预测。 想象一下,您有一个单词序列,并且您希望计算机生成该序列中的下一个单词。 RNN 的工作原理是一次处理序列...
本文旨在友好地介绍深度学习架构,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、transformer和encoder-decoder 架构。 闲话少说,让我们直接开始吧。 2. 卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将 CNN 想象成一个多层过滤器,可处...
CNN）是一种深度学习的算法，它是一种特殊类型的神经网络，特别适合处理网格结构的数据（如图像）。
长短期记忆网络(LSTM):一种特殊的循环神经网络,通过引入内存块和门控机制来解决梯度消失问题,从而更有效地处理和记忆长期依赖信息。(RNN的优化算法) 网络结构 细胞状态(Cell state):负责保存长期依赖信息。 门控结构:每个LSTM单眼包含三个门:输入门、遗忘门和输出门。
本文旨在友好地介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、transformer和encoder-decoder架构。 闲话少说,让我们直接开始吧。 02 卷积神经网络 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可处理图像以提取有意义...
简介:一文介绍CNN/RNN/GAN/Transformer等架构 !! 前言 本文旨在介绍深度学习架构,包括卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、生成对抗网络GAN、Transformer和Encoder-Decoder架构。 1、卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器...
本文旨在友好地介绍深度学习架构,包括卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、transformer和encoder-decoder架构。 闲话少说,让我们直接开始吧。 2. 卷积神经网络 卷积神经网络(CNN)是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可处理图像...
他们证明了卷积网络可以在许多任务中实现比 RNN 更好的性能，同时避免循环模型的常见缺点，例如梯度爆炸/...
深度学习(二):CNN & RNN 卷积神经网络 从全连接层到卷积(引入卷积的必要性) 计算机视觉的神经网络架构需要满足两个特性: 平移不变性:神经网络的前面几层应该对相同的图像区域具有相似的反应。 局部性:神经网络的前面几层应该只探索输入图像中的局部区域,而不过