1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注。 2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。 3. CNN特征提取用于对话问答图片问答。 四、具体应用 1、图片标注 基本思路 目标是产生标注的语句,是一个语句生成的任务,LSTM? 描述的对象大量图像信息,图像信息表达,CNN? CNN网络中全连接层特征描述图片,特征与LSTM输入结合。
1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2、相同点:2.1. 传统神经网络的扩展。 2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新。 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接。 3、不同点3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 3.2. RNN可以用于描述时...
3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 3.2. RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,CNN用于静态输出 3. 3. CNN高级100+深度,RNN深度有限 三、CNN+RNN组合方式 1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注。 2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。 3. CNN特征提...
3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算; 3.2. RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,CNN用于静态输出; 3.3. CNN高级100+深度,RNN深度有限。 三、CNN+RNN组合方式 1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注。 2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。 3. CNN特征...
1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2、相同点: 2.1. 传统神经网络的扩展。 2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新。 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接。 3、不同点 3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 ...
1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2、相同点: 2.1. 传统神经网络的扩展。 2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新。 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接。 3、不同点 3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 ...
1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2、相同点: 2.1. 传统神经网络的扩展。 2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新。 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接。 3、不同点 3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 ...
1、同时使用CNN-RNN进行图像特征的学习,对RGB-D图像进行分类 2、使用单层CNN提取图像低维特征,使用这种方法的原因在于这种低维特征能够允许物体的部分形变,从而具有一定的鲁棒性。将单层CNN的输出作为输入输入至RNN中,让RNN去学习特征间的组合关系(应该也可以理解为是RNN学习到的隐关系) ...
RNN 与CNN结合使用 两者结合使用主要是想要利用两者的优点: - CNN网络的速度和轻量 - RNN网络对顺序的敏感性 两个网络如何结合 一般的方法是: - 先使用一维卷积作为预处理,提取CNN特征,使得序列更短 - 然后再使用RNN 具体如图 使用结合网络处理温度预测问题 ...
一、前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNN和RNN的对比。 二、CNN与RNN对比 1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2、相同点: 2.1. 传统神经 ... 一、前述 CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNN...