1、卷积神经网络(CNN) 2、循环神经网络(RNN) 3、生成对抗网络(GAN) 4、Transformer 架构 5、Encoder-Decoder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...
RNN和CNN看起来完全不一样。CNN的每个网络层并行操作序列的所有元素,而RNN每次处理序列的一个元素,并在时间上展开。 然而,论文作者证明了,任何展开至有限长度的RNN等价于核矩阵W使用特别的稀疏结构的TrellisNet: 论文作者以一个双层RNN为例,演示了两者的等价性。TrellisNet的每个单元同时表示3个RNN单元(输入xt、第一...
embedding_dim)self.rnn=nn.RNN(embedding_dim,hidden_dim,num_layers,batch_first=True,dropout=dropout)self.fc=nn.Linear(hidden_dim,num_classes)self.dropout=nn.Dropout(dropout
Mask RCNN可以看做是一个通用实例分割架构。主要流程为,在faster-rcnn提取的候选框内部,进行FCN的语义分割模块,以达到实例分割的效果 Mask RCNN以Faster RCNN原型,增加了一个分支用于分割任务。 Mask RCNN比Faster RCNN速度慢一些,达到了5fps。 可用于人的姿态估计等其他任务; 技术创新点: 引入了RoI Align代替F...
Transformer 大语言模型的注意力机制 从CNN图像处理,到RNN语言模型,再到2023年爆发的基于注意力机制的transformer 大语言模型,来听听谷歌工程师如何专业且简洁解释注意力机制吧!#CNN #RNN #transfo - 心思书院于20240207发布在抖音,已经收获了3.3万个喜欢,来抖音,记
常见的神经网络算法包括CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、Transformer(Attention注意力机制)等。公司旗下岩芯数智(RockAI)于2024年1月推出了国内首个非Attention机制大模型—Yan 1.0模型。Yan架构没有基于Attention机制,也没有基于CNN或者RNN,而是通过完全自研的记忆算子及特征关联函数,将计算复杂度从标准Attention...
Transformer架构是由Vaswani等人在2017年的论文《Attention is All You Need》中提出的,它彻底改变了序列建模的方式,尤其是在自然语言处理(NLP)领域。Transformer完全基于注意力机制,摒弃了传统的循环神经网络(RNNs)和卷积神经网络(CNNs)在处理长序列时的局限性,能够并行处理输入序列的信息。
百度试题 结果1 题目下列哪种神经网络架构被广泛用于图像识别?(多选) A. 卷积神经网络(CNN) B. 循环神经网络(RNN) C. 长短时记忆网络(LSTM) D. 变换器(Transformer) 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
百度试题 结果1 题目下列哪一种神经网络架构适合处理图像分类问题? A. 循环神经网络(RNN) B. 卷积神经网络(CNN) C. 深度神经网络(DNN) D. 长短期记忆网络(LSTM) 相关知识点: 试题来源: 解析 B 反馈 收藏
什么是transformer | Transformer是一种深度学习模型架构,最初由Google的研究团队于2017年提出,用于解决自然语言处理(NLP)中的序列到序列(Seq2Seq)问题。Transformer模型的核心是self-attention机制,能够高效地学习输入序列中的长距离依赖关系。 与传统的RNN和CNN不同,Transformer采用了一种基于注意力机制的方法来处理输入...