卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) 应该是最流行的深度学习模型,在计算机视觉也是影响力最大的。下面介绍一下深度学习中最常用的CNN模型,以及相关的RNN模型,其中也涉及到著名的LSTM和GRU。 基本概念 计算神经生物学对构建人工神经元的计算模型进行了重要的研究。试图模仿人类大脑行为的人工神经元是构建人工...
二、Dense layer-->convolution layer(CNN) 加入用一个含有一层hidden layer的MLP处理Imagenet里面的图片,假设图片的尺寸是300*300大小,Imagenet数据集包含1000个classes,该隐藏层输出为10000,则这样的一个模型中可学习参数有:(300*300)*10000+10000*1000=901000000,将近billion十亿个trainable parameters。这个只用MLP...
计算资源充足: Transformer可能是更好的选择,尤其是对于长序列数据。 计算资源有限: CNN或RNN可能更适合,取决于任务类型。 结论 在选择深度学习模型时,需要根据任务的特性、数据类型和计算资源等多方面因素进行综合考虑。CNN、RNN和Transformer各有优缺点,选择适合自己任务需求的模型将有助于提高模型性能。希望本文对读者...
苹果的 Siri 和 Google 的语音助手都使用了基于 RNN 的技术来进行语音识别和处理。 2. CNN(Convolutional Neural Network) 时间轴 1989年,CNN 由 Yann LeCun 等人提出,主要用于图像处理。 关键技术 卷积层 池化层 全连接层 核心原理 CNN 通过卷积层提取图像的局部特征,池化层进行降维处理,全连接层最终进行分类。...
深度学习模型的统一表示:CNN, RNN, GNN 和 Transformer RPN 实现了丰富的功能函数,具体列表如上图所示。通过组合使用上述功能函数,RPN 2 不仅可以构建功能强大的模型结构,并且可以统一现有基础模型的表示,包括 CNN,RNN,GNN 和 Transformer 模型。 实验验证 ...
CLDNN结合RNN与CNN优秀性能的同时,在保证精度的前提下,使用线性层大大减少了运算量。模型结构中的两条虚线,即混合原始数据与CNN/LSTM处理过的数据,能够最大限度地保留数据当中隐含的特征,在数据量较大,且与时间相关的任务中可以尝试使用CLDNN。 Make Ai Accessible to All ...
总结来看,CNN、RNN和DNN在结构和功能上各有侧重,但它们都是深度学习领域不可或缺的基础模型。CNN在图像处理中的表现无可替代,RNN则在序列数据处理中展现了强大的能力,而DNN则为复杂非线性问题提供了基础的建模能力。随着技术的不断进步,这些模型的变体和组合正在推动着人工智能技术的快速发展。对于想要进入人工智能领...
可解释性:RNN的序列建模特性使其在一些需要高度可解释性的场景(如法律文本分析)中更具优势。 五、结合RNN与CNN的混合模型 为了充分利用RNN和CNN的优势,研究人员提出了多种混合模型,如LSTM+CNN、GRU+CNN等。这些模型通过结合RNN的序列建模能力和CNN的局部特征提取能力,在多个NLP任务中取得了优异的性能。混合模型的选...
CNN架构包括特征提取和分类器，由卷积层、最大池化层和分类层组成。特征提取层接收前一层的输出，生成特征图，分类层使用全连接网络计算类别得分。CNN的反向传播更新卷积层的滤波器，计算参数数量衡量模型复杂性。RNN允许信息在时间步骤之间传递，Elman架构使用隐层输出和正常输入，Jordan网络使用输出单元的输出...
情感分类模型介绍CNN、RNN、LSTM、栈式双向LSTM 1、文本卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络经常用来处理具有类似网格拓扑结构(grid-like topology)的数据。例如,图像可以视为二维网格的像素点,自然语言可以视为一维的词序列。卷积神经网络可以提取多种局部特征,并对其进行组合抽象得到更高级的特征表示。实验表明,卷积神经网络...