Python零基础学习52课-神经网络ANN(MLP), CNN, RNN区别及应用(三), 视频播放量 654、弹幕量 0、点赞数 11、投硬币枚数 5、收藏人数 16、转发人数 2, 视频作者 bigfishbird, 作者简介 ,相关视频:Python零基础学习51课-神经网络ANN(MLP), CNN, RNN区别及应用(二),Python零
1. 多层感知机(MLP)MLP作为基础神经网络，其最后层常作为classifier，用于对经过CNN和RNN处理后的特征参数进行分类。核心知识点包括激活函数（如sigmoid和ReLU），反向传播用于权重更新，以及常见的损失函数如MSE和CE。初始化权重通常采用高斯分布，正则化方法如Dropout有助于防止过拟合。2. 卷积神经网络(CNN...
1小时我居然就跟着博士搞懂了RNN循环神经网络+LSTM长短期记忆网络原理及实战!LSTM时间序列预测、股票预测、情感分析 1000 2 07:59:06 App 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! 322 17 12:53:46 App 强推!【六大深度学习-神...
一、多层感知机MLP(ANN) 这一部分是神经网络的基础,在CNN和RNN的算法以及一系列的衍生算法中的最后层基本都是classifier层(fully connected(FC)层),用于把前面通过CNN和RNN处理后的获得的特征参数(features)进行最终的分类计算获得预测每一个样本标签的概率。而MLP就是通常被应用在这个FC层的。CNN和RNN用于训练学习...
因此,对于一个非常深的神经网络(具有大量隐藏层的网络),梯度在向后传播时消失或爆炸,从而导致梯度消失和爆炸。 ANN无法在处理序列数据所需的输入数据中捕获序列信息。 现在来看看如何使用两种不同的架构来克服MLP的局限性:循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)。
MLP隐藏层上的环形约束转向RNN 如上图所示,RNN在隐藏状态上有一个循环连接,此循环约束能够确保在输入数据中捕捉到顺序信息。 循环神经网络能够帮助我们解决以下相关问题: 时间序列数据 文本数据 音频数据 2、循环神经网络(RNN)的优势 RNN能够捕捉数据中出现的顺序信息,例如,预测时文本中单词之间的依赖关系: ...
全连接的DNN在结构上与多层感知机并无差异，但其参数数量膨胀，容易导致过拟合和陷入局部最优。为解决这一问题，卷积神经网络（CNN）应运而生。CNN利用卷积核作为中介，共享权重，保留空间关系，显著降低了参数数量，并挖掘了局部特征，特别适用于图像识别等任务。另一方面，循环神经网络（RNN）解决了时间...
关系抽取的话，一般还是RNN工作地比较好，因为涉及到高阶的依赖关系，比如：End-to-End Relation ...
2. 循环神经网络 循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一类以序列数据为输入,在序列的演进方向进行递归且所有结点(循环单元)按链式连接的递归神经网络(Recursive Neural Network)。之所以是“循环”,是因为其中隐含层结点的输出不仅取决于当前输入值,还与上一次的输入相关,即结点的输出可以指向自身,进行循环递...
CNN模型的缺点在于它不能处理序列数据,比如自然语言文本。这是因为CNN模型的卷积和池化操作缺少序列维度的概念,无法挖掘序列数据中的时序和上下文信息。 典型应用场景:图像识别、目标检测、人脸识别等。 二、RNN模型 RNN(Recurrent Neural Network)是一种递归神经网络,主要用于处理序列数据,如自然语言文本。其主要特点在于...