从广义上来说,NN(或是更美的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...
- 变体丰富 ：LSTM有许多变体，如双向LSTM、堆叠LSTM等，这些变体在不同的应用场景中表现出色。 4. 并行计算能力 - 并行训练 ：虽然LSTM是序列模型，但在某些情况下，可以通过并行计算来加速训练过程。例如，使用CuDNN等库可以在GPU上高效地训练LSTM模型。 5. 良好的泛化能力 - 鲁棒性 ...
同时,深度学习的影响却不仅局限于图像识别比赛,也深刻影响了学术界和工业界,顶级的学术会议中关于深度学习的研究越来越多,如CVPR、ICML等等,而工业级也为深度学习立下了汗马功劳,贡献了越来越多的计算支持或者框架,如Nivdia的cuda、cuDnn,Google的tensorflow,Facebook的torch和微软的DMTK等等。 深度学习技术发展的背后是...
图4 DNN-LSTM与BDNN输出对比 图选项 基于DNN的VAD在非语音区的输出结果不稳定,往往会出现一些持续时间较长的突起,同时对语音的开始与结束阶段的检测不灵敏,判决概率的输出在分界区不能及时地下降。基于DNN-LSTM的VAD尽管在非语音区有一定的波动,但大幅度的突起减少。同时,在语音区的概率基本保持在0.9以上,在分...
语音识别:将CNN,LSTM和DNN串起来融合到一个网络中,获得比单独网络更好的性能。CLDNN网络的通用结构是输入层是时域相关的特征,连接几层CNN来减小频域变化,CNN的输出灌入几层LSTM来减小时域变化,LSTM最后一层的输出输入到全连接DNN层,目的是将特征空间映射到更容易分类的输出层。
二. DNN模型 1. 模型结构 DNN模型对句子的处理方式很简单,对于句子中的每个词,先得到词向量,再将这些词向量进行相加,最终得到句子的向量。将这个向量再连接一个全连接层最后在输出结点输出结果。如下图所示: 我们的输入是一个句子,即“This is an extremely interesting movie, I really love it!",并用<pad>...
DNN、CNN、RNN、LSTM的区别 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。
RNN,循环神经网络,也有人将它翻译为递归神经网络。从这个名字就可以想到,它的结构中存在着“环”。 确实,RNN 和 NN/DNN 的数据单一方向传递不同。RNN 的神经元接受的输入除了“前辈”的输出,还有自身的状态信息,其状态信息在网络中循环传递。 RNN 的结构用图形勾画出来,是下图这样的: ...
其中zlzl表示第ll层(DNN,CNN,RNN或其他例如max pooling层等)未经过激活函数的输出。 alal则表示zlzl经过激活函数后的输出。 这些符号会贯穿整个系列,还请留意。 5.1 LSTM的前向传播 在RNN模型里,我们讲到了RNN具有如下的结构,每个序列索引位置tt都有一个隐藏状态h(t)h(t)。
CNN在DNN的基础上引入了卷积层、池化层等特殊结构,使得网络可以更好地处理图像等具有网格结构的数据。CNN在图像识别、物体检测等领域取得了显著的成果,是目前计算机视觉领域最常用的模型之一。 然而,CNN在处理序列数据时表现并不理想。为了解决这个问题,研究者们又提出了循环神经网络(RNN)。RNN通过引入循环结构,使得...