该模型使用MobileNetV2作为骨干模型,通过CNN提取视频帧的空间特征,并将其传递给LSTM进行长期依赖的学习。 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...
DNN测试集结果图(每个小图是一天,一共是30天): 4.CNN_BiLSTM_Attention模型,LSTM模型的结果分别是 5.通过计算累积误差率,CNN_BiLSTM_Attention模型,LSTM模型,DNN模型的整体精度分别为:80.89%,78.68%,75.44%。
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 ：LSTM在处理噪声数据和不规则序列时表现出较好的鲁棒性。- 泛化能力 ：通过适当的训练和正则化，LSTM模型能够很好地泛化到未见过的数据。 6. 解释性强 - 门控机制的解释性 ：LSTM的门控机制使得模...
综上所述,DNN、CNN、RNN和LSTM各有其特点和适用场景。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。
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...
用训练好的模型对test数据进行预测,得到准确率如下: emmmm,好像看起来和DNN的结果差不太多,LSTM有点过拟合了,我没有认真调参~,另外,这也说明pre-trained词向量给DNN模型带来了很大的效果,使得它能够逼近LSTM的准确率;另外,相比于DNN,LSTM模型在train上收敛速度更快。
在简单的神经网络中增加隐藏层的层数,同时增加隐藏层神经元的个数,可得到深度神经网络(DNN)。相较于简单的神经网络,深度神经网络有着更加复杂的结构,且随着隐藏层个数或隐藏层神经元的不断增加,深度神经网络也会变得越来越复杂。 神经网络的正向传播 以一个神经元模型为例,该模型包含输入、输出以及计算单元。其中 ...
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: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...
DNN相比于GMM的优势在于:1)DNN对语音声学特征的后验概率进行建模不需要对特征的分布进行去分布假设;2)GMM要求对输入的特征进行去相关处理,而DNN可以采用各种形式的输入特征;3)GMM只能采用单帧语音作为输入,而DNN则可以通过拼接相邻帧的方式利用上下文的有效信息。2011年,Deng Li等提出基于CD-DNN-HMM的声学模型,在大...
DNN-可以理解为有很多隐藏层的神经网络，有时也叫做多层感知机（Multi-Layer perceptron,MLP）CNN-Convolutional Neural Networks 卷积神经网络 由具有可学习的权重和偏置常量(biases)的神经元组成。每个神经元都接收一些输入，并做一些点积计算，输出是每个分类的分数 卷积神经网络默认输入是图像，可以让我们把特定的性质...