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...
总之,CNN 是一种神经网络,旨在处理网格状数据(例如图像)。它的工作原理是对图像应用一系列过滤器或内核,逐渐提取更复杂的特征。然后输出通过池化层以减少空间维度并防止过度拟合。最后,输出通过全连接层进行最终预测。 循环神经网络 (RNN) 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...
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...
卷积神经网络（CNN）是一种专门处理网格状数据（如图像）的神经网络。其工作原理是通过一系列过滤器逐层提取图像中的特征，从简单的边缘和线条，到更复杂的形状和模式。每一层包括卷积层、池化层和全连接层。最终，CNN通过分析提取的特征进行预测。循环神经网络（RNN）是用于处理顺序数据的神经网络，例如时...
CNN是一种神经网络模型,它的基本结构是由多个卷积层和池化层组成的。卷积层可以提取图像中的局部特征,而池化层则可以减少特征的数量提高计算效率。 CNN的这种结构使得它非常适合用于计算机视觉任务,如图像分类、物体检测等。与 RNN相比,CNN更擅长...
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。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。CNN 模块包含卷积层、池化层和全连接层。卷积层通过应用滤波器检测...
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; ...
《Python深度学习入门 从零构建CNN和RNN 人工智能PyTorch神经网络架构编程 计算机器学习图像处理教程》,作者:Python深度学习入门 从零构建CNN和RNN 人工智能PyTorch神经网络架构编程 计算机器学习图像处理教程塞思·韦德曼 著,出版社:人民邮电出版社,ISBN:978711555564
在NLP领域，模型架构的演进推动了技术进步。本文将深入探讨RNN、LSTM、TextCNN和Transformer，以及它们在PyTorch中的实现，旨在帮助理解这些经典架构及其应用。首先，让我们聚焦于这些模型的特点和问题。RNN和LSTMRNN，尤其是LSTM，是序列处理的基石。RNN通过循环连接保留历史信息，但长距离依赖可能导致信息衰减和...
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...