一口气学完CNN、RNN、transformer、GNN、LSTM、DQN等八大深度学习神经网络算法!简直不要太爽 迪哥的深度学习课堂 9973 46 强推!草履虫都能一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽! 深度学习代码复现 2446 15 搞深度学习神经网络到底怎么改代码的啊?
2. 递归神经网络(RNN):递归神经网络适用于处理序列数据,如时间序列和文本。它利用循环结构模拟序列数据,能够捕捉序列中的时间依赖性。典型的网络结构包括LSTM、GRU等。 3. 生成对抗网络(GAN):生成对抗网络包含生成器和判别器,通过竞争的方式生成逼真的图片、视频等。典型的网络结构包括DCGAN、CycleGAN等。 4. 自动编...
【2025版】不愧是吴恩达教授!一口气讲透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络算法!简直不要太爽!共计163条视频,包括:神经网络概览(、神经网络的表现形式(、计算神经网络的输出(等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
循环神经网络(RNN) 解决问题 序列数据处理:RNN能够处理多个输入对应多个输出的情况,尤其适用于序列数据,如时间序列、语音或文本,其中每个输出与当前的及之前的输入都有关。 循环连接:RNN中的循环连接使得网络能够捕捉输入之间的关联性,从而利用先前的输入信息来影响后续的输出。 工作原理 输入层:先对句子“what time i...
2.2 LSTM 长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构,旨在解决传统RNN在处理长序列数据时的梯度消失和梯度爆炸问题。LSTM通过引入记忆单元(cell state)和门控机制(gate mechanism),能够更好地捕捉和保留长距离依赖关系。 LSTM的基本结构包括一个记忆单元和三个门:输入门、遗忘门和输出门。这些门用于控...
Transformer缺点: (1)局部信息的获取不如RNN和CNN强; (2)位置信息编码存在问题,因为位置编码在语义空间中并不具备词向量的可线性变换,只是相当于人为设计的一种索引,所以并不能很好表征位置信息; (3)由于transformer模型实际上是由残差模块和层归一化模块组合而成,并且层归一化模块位于两个残差模块之间,导致如果层数...
LSTM区别于RNN的地方,主要就在于它在算法中加入了一个判断信息有用与否的“处理器”,这个处理器作用的结构被称为cell。 一个cell当中被放置了三扇门,分别叫做输入门、遗忘门和输出门。一个信息进入LSTM的网络当中,可以根据规则来判断是否有用。只有符合算法认证的信息才会留下,不符的信息则通过遗忘门被遗忘。通过不...
DNN适用于处理多层次特征提取的任务;CNN适用于处理具有网格结构的数据,如图像;RNN适用于处理具有时序关系的数据,如自然语言和时间序列;而LSTM则适用于处理长序列数据,可以更好地捕捉时序信息。在实际应用中,我们可以根据具体任务和数据特点选择合适的神经网络模型。 除了模型选择外,如何训练和优化神经网络也是非常重要的...
CNN,RNN,LSTM都是什么? 卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) CNN 是一种前馈神经网络,通常由一个或多个卷积层(Convolutional Layer)和全连接层(Fully Connected Layer,对应经典的 NN)组成,此外也会包括池化层(Pooling Layer)。 CNN 的结构使得它易于利用输入数据的二维结构。
五、ConvLSTM(卷积LSTM) 六、总结 参考资料: 一、RNN(循环神经网络) 循环神经网络的主要用途是处理和预测序列形式的数据。在网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息承上启下,影响后面结点的输出,其典型的结构如下图,可以看出循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的,隐藏层的输入不仅包括输入层...