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,可以处理图像以提取有意义的特征并进行推理预测。 想象...
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...
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...
卷积神经网络CNN主要用来识别位移、缩放及其他形式扭曲不变性的二维图形。由于CNN的特征检测层通过训练数据进行学习,所以在使用CNN时,避免了显式的特征抽取,而隐式地从训练数据中进行学习;再者由于同一特征映射面上的神经元权值相同,所以网络可以并行学习,这也是卷积网络相对于神经元彼此相连网络的一大优势。卷积神经网络以...
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。 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...
CNN和Transformer网络结构 cnn网络结构详解,一、简介NetworkinNetwork,描述了一种新型卷积神经网络结构。LeNet,AlexNet,VGG都秉承一种设计思路:先用卷积层构成的模块提取空间特征,再用全连接层模块来输出分类结果。这里NIN提出了一种全新的思路:由多个由卷积层+全连接
Transformer缺点 多层感知机(MLP)原理简介 多层感知机(MLP,Multilayer Perceptron)也叫人工神经网络(...
在深度学习领域,卷积神经网络(CNN)、Transformer、和多层感知器(MLP)是三种非常重要的架构,各自具有...
本文将从什么是CNN?什么是RNN?什么是LSTM?什么是Transformer?四个问题,简单介绍神经网络结构。 神经网络结构 一、什么是CNN 卷积神经网络(CNN):通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据,降低计算复杂度,并提取关键特征进行识别和分类。 网络结构 卷积层:用来提取图像的局部特征。
由上图可知,单个的Transformer Block主要由两部分组成:多头注意力机制(Multi-Head Attention)和前馈神经网络(Feed Forward)。 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention)# Multi-Head Attention模块结构如下图所示: 这里,我们就可以明白为什么这一部分被称为Multi-Head了,因为其本身就是由hℎ个子模块Scaled Dot-Prod...