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...
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Facebook的研究小组发现了一个基于卷积神经网络的先进自然语言处理系统,其卷积网络优于RNN,而后者被认为是任何序列数据集的首选架构。虽然一些神经科学家和人工智能研究人员不喜欢CNN(因为他们认为大脑不会像CNN那样做),但基于CNN的网络正在击败所有现有的网络实现。 06 生成对抗网络 生成对抗网络(GAN)由 Ian Goodfellow...
在每个时间步,RNN都会接收一个输入,并结合之前的记忆(也就是隐藏状态)来产生一个输出。这个隐藏状态就像是RNN的“记忆”,它能够捕捉到序列中的长期依赖关系。 RNN的主要用途在于处理序列数据,尤其是那些具有时间依赖性的数据。比如,我们在用语音助手时,它能够理解我们连续说的话,这就是RNN的功劳。此外,RNN在自然语...
原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同...
简介:一文介绍CNN/RNN/GAN/Transformer等架构 !! 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,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器...
本文深入探讨了深度学习领域中几类重要模型的变体研究与未来演进方向,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)及其变体(LSTM、GRU)、Transformer(BERT、GPT、Vision Transformer)、扩散模型、生成对抗网络(GAN)以及深度强化学习模型。 通过分析各模型的核心架构、现有变体的改进策略,揭示它们在不同应用场景中的优势与局限...
原理:CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算,提取局部特征;池化层则对特征图进行下采样,降低特征维度,同...
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Facebook的研究小组发现了一个基于卷积神经网络的先进自然语言处理系统,其卷积网络优于RNN,而后者被认为是任何序列数据集的首选架构。虽然一些神经科学家和人工智能研究人员不喜欢CNN(因为他们认为大脑不会像CNN那样做),但基于CNN的网络正在击败所有现有的网络实现。