然而,随着网络层数的增加,DNN可能会出现梯度消失或梯度爆炸的问题,这限制了其在实际应用中的性能。 为了解决这个问题,研究者们提出了卷积神经网络(CNN)。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...
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...
1、DNN DNN即全部由全连接层(linear 层)构建的网络结构。全连接层也被成为FC层(fully connected layer),其特点是特征之间都会有一个权重,但是参数量非常大,往往只在网络最后几层添加,用于输出分类结果。假设输入维度是[1x100x128],FC的隐藏参数为256,那么这一层网络的参数量为100*128*100*256=312M,而一个DNN...
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。 自然语言处理:利用LSTM能够自动提取特征...
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。
1.1 神经网络模型 常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN（常用于文本 / 时间系列任务）、...
可以看到,dnn模型在train上出现了一定的过拟合,随着训练的进行,当到达25轮左右时,模型在train上的准确率达到了100%,在test上的准确率也相对稳定,最终在test上的准确率为73.46%。可见DNN模型的效果还可以,当然这个效果主要来自于word embeddings。模型中出现的过拟合可以用dropout或者加入l2正则进行缓解,各位同学可以自己...
可以看到,dnn模型在train上出现了一定的过拟合,随着训练的进行,当到达25轮左右时,模型在train上的准确率达到了100%,在test上的准确率也相对稳定,最终在test上的准确率为73.46%。 可见DNN模型的效果还可以,当然这个效果主要来自于word embeddings。模型中出现的过拟合...
常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN(常用于文本 / 时间系列任务)、CNN(常用于图像任务)等等。具体可以看之前文章:一文概览神经网络模型。 前馈神经网络是神经网络模型中最为常见的,信息从输入层开始输入,每层的神经元接收前一级输入,并输出到下一级,直至输出层。整个网络信息输入传输中无反馈(循环)。
一、基础介绍 1.1 神经网络模型 常见的神经网络模型结构有前馈神经网络(DNN)、RNN(常用于文本 / 时间系列任务)、CNN(常用于图像任务)等等。具体可以看之前文章:...