DNN适用于处理多层次特征提取的任务;CNN适用于处理具有网格结构的数据,如图像;RNN适用于处理具有时序关系的数据,如自然语言和时间序列;而LSTM则适用于处理长序列数据,可以更好地捕捉时序信息。在实际应用中,我们可以根据具体任务和数据特点选择合适的神经网络模型。 除了模型选择外,如何训练和优化神经网络也是非常重要的。
DNN-LSTM混合网络语音识别技术 在语音识别领域,传统的基于深度神经网络(DNN)的语音活动性检测(VAD)方法在处理带噪环境时性能会受到影响,因为它们忽略了声学特征在时间上的相关性。为了解决这个问题,研究者提出了一种结合DNN和长短时记忆单元(LSTM)的混合网络结构,应用于VAD问题。这种混合网络结构能够进一步分析利用语音...
先将句子进行word embedding后,传入LSTM序列进行训练,将LSTM的最后一个hidden state拿出来,加入全连接层得到最终输出结果。 2. 模型代码 基于上述所说的LSTM结构,我们构造模型的代码如下: 上面的代码中和DNN中有几个部分是类似的,这里不再赘述。 在embeddings中,这里不同于DNN中词向量求和,LSTM不需要对词向量求和,而...
在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是就题主的意思来看,这里的DNN应该特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联。 因此,题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比,也未尝不可。 其实,如果我们顺着神经网络技术发展的脉络,......
可以看出,CNN的参数量远小于DNN网络,其参数量大小和输入图像的尺寸无关,只跟卷积核的数量和尺寸有关。 CNN的特点: 每一个featuremap里面的卷积核是共享权重的 模型的参数量只跟卷积核的数量/尺寸有关,跟图像大小无关;而DNN是跟图像的大小有关。 模型不再具有全局感受野(每个卷积核运算的空间大小),比如左上角...
12.4 实战:Bi-LSTM代码实现(二) 12:08 13.1 Attention 19:26 13.2 self-Attention 14:11 13.3 Bert模型 25:15 14.1 实战:attention机制(一) 16:11 14.2 实战:attention机制(二) 25:00 14.3 实战:Bert文本分类实现(一) 15:09 14.4 实战:Bert文本分类实现(二) 12:28 14.5 实战:Bert文本分类实现(三) 22...
12.4 实战:Bi-LSTM代码实现(二) 12:08 13.1 Attention 19:26 13.2 self-Attention 14:11 13.3 Bert模型 25:15 14.1 实战:attention机制(一) 16:11 14.2 实战:attention机制(二) 25:00 14.3 实战:Bert文本分类实现(一) 15:09 14.4 实战:Bert文本分类实现(二) 12:28 14.5 实战:Bert文本分类实现(三) 22...
广义上来说,NN(或是DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元。但是从狭义上来说,单独的DNN、CNN、RNN及LSTM也可以对比。 DNN(深度神经网络) 神经网络是基于感知机的扩展,而DNN可以理解为有很多隐藏层的神经网络。
DNN结构:CNN、LSTM/RNN中的Attention结构 前言 attention作为一种机制,有其认知神经或者生物学原理:注意力的认知神经机制是什么? 如何从生物学的角度来定义注意力? 大多数attention (gating) 技巧都可以直接加入现有的网络架构,通过合理设计初始化和训练步骤也可以利用现有网络的预训练参数。这大大扩展了这些技巧的适用...
上面的代码中和DNN中有几个部分是类似的,这里不再赘述。 在embeddings中,这里不同于DNN中词向量求和,LSTM不需要对词向量求和,而是直接对词向量本身进行学习。其中无论是求和还是求平均,这种聚合性操作都会损失一定的信息 在model中,我们首先构造了LSTM单元,并且为了防止过拟合,添加了dropout;执行dynamic_rnn以后,我们会...