总结比较 MLP:最简单的前馈网络,不处理序列数据。 CNN:通过局部感受野和参数共享,擅长处理图像。 RNN:擅长处理序列数据,但难以捕捉长序列中的依赖关系。 Transformer:利用自注意力机制高效处理序列数据,解决了RNN的长距离依赖 问题,适用于需要复杂关系理解的任务。发布...
表示第一个和第二个RNN层的初始隐藏状态，遍历序列长度 seq_len 的每个时间步，将当前时间步的输入向量...
强推!一口气学完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!比刷剧爽多了! 3435 28 3:30:46 App 【RNN/LSTM/GRU】史上最详细循环神经网络讲解!循环神经网络RNN与LSTM知识讲解与实战-Pytorch/深度学习实战/神经网络模型/神经网络原理 695 -- 2:39 App Transforme系列02 注意力...
Python零基础学习52课-神经网络ANN(MLP), CNN, RNN区别及应用(三), 视频播放量 654、弹幕量 0、点赞数 11、投硬币枚数 5、收藏人数 16、转发人数 2, 视频作者 bigfishbird, 作者简介 ,相关视频:Python零基础学习51课-神经网络ANN(MLP), CNN, RNN区别及应用(二),Python零
太全面了!一口气看完CNN、RNN、GAN、DQN、GNN、LSTM、Transformer、DBN等八大深度学习神经网络算法!比刷剧还爽! 唐宇迪的AI小助理 1153 4 这可能是B站我见过最完整的TensorFlow安装入门实战教程!神经网络、猫狗识别、时间序列预测、迁移学习一口气学爽! Transformer李宏毅 2081 18 零基础入门GNN图神经网络入门到精通...
1. 多层感知机(MLP)MLP作为基础神经网络，其最后层常作为classifier，用于对经过CNN和RNN处理后的特征参数进行分类。核心知识点包括激活函数（如sigmoid和ReLU），反向传播用于权重更新，以及常见的损失函数如MSE和CE。初始化权重通常采用高斯分布，正则化方法如Dropout有助于防止过拟合。2. 卷积神经网络(CNN...
【整整200集】不愧是吴恩达,一口气把CNN、RNN、GAN、LSTM、YOLO、transformer等六大深度学习神经网路算法,新手小白秒上手!-人工智能 人工智能自习室 2083 13 【动画解析】为什么神经网络可以学习任何东西?计算机博士精讲CNN/RNN/GAN/GNN/Transformer五大神经网络模型,深度学习入门必备! AI芸学姐198 973 10 神经网络...
这一部分是神经网络的基础,在CNN和RNN的算法以及一系列的衍生算法中的最后层基本都是classifier层(fully connected(FC)层),用于把前面通过CNN和RNN处理后的获得的特征参数(features)进行最终的分类计算获得预测每一个样本标签的概率。而MLP就是通常被应用在这个FC层的。CNN和RNN用于训练学习获得特征参数(features)。需...
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神经网络的变种目前有, 如误差反向传播(Back Propagation,BP)神经网路、 概率神经网络、 RNN-循环神经网络 DNN-深度神经网络 CNN-卷积神经网络(-适用于图像识别)、 LSTM-时间递归神经网络(-适用于语音识别)等。详细文章 但最简单且原汁原味的神经网络则是 多层感知器(Muti-Layer Perception ,MLP),只有理解经典的原...