1.2.2 缺点: 无法处理序列数据: 对于序列数据,CNN的结构无法很好地捕捉到时间依赖关系。 平移不变性: 平移不变性可能使得某些任务表现不佳。 1.3 CNN的适用场景 适用于图像识别、图像分类等任务,尤其是静态图像数据。 第二部分:循环神经网络(RNN) 2.1 RNN简介 ...
2. 主题覆盖广泛:涉及神经网络基础、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、Transformer模型、自然语言处理(NLP)等多个主题。3. 实时更新:项目内容会不断更新,以保持与深度学习领域的最新研究同步。4. 技术分析:提供了深度学习基础知识的深入讲解,包括线性代数、概率论和优化算法等数学背景。
参数共享和稀疏连接: 减少了模型参数数量,降低了计算成本。 1.2.2 缺点: 无法处理序列数据: 对于序列数据,CNN的结构无法很好地捕捉到时间依赖关系。 平移不变性: 平移不变性可能使得某些任务表现不佳。 1.3 CNN的适用场景 适用于图像识别、图像分类等任务,尤其是静态图像数据。 第二部分:循环神经网络(RNN) 2.1 RNN...
参数共享和稀疏连接: 减少了模型参数数量,降低了计算成本。 1.2.2 缺点: 无法处理序列数据: 对于序列数据,CNN的结构无法很好地捕捉到时间依赖关系。 平移不变性: 平移不变性可能使得某些任务表现不佳。 1.3 CNN的适用场景 适用于图像识别、图像分类等任务,尤其是静态图像数据。 第二部分:循环神经网络(RNN) 2.1 RNN...