在卷积神经网络(CNN)中,卷积核的系数也是权重。 超参数(Hyperparameters) 定义: 超参数是在模型训练开始之前设置的参数,它们不是通过训练过程学习得到的。 在PyTorch 中,超参数通常需要手动设置,并且用于控制模型的训练过程,包括训练的速度、复杂度和稳定性。 用途: 超参数用于指导模型的学习过程,例如学习率、批次大小...
循环神经网络适用于序列数据建模场景,而相较于普通的DNN(包括CNN,其实也是不带有时间依赖信息的单时刻输入特征)而言,其最大的特点在于如何按顺序提取各时刻的新增信息,所以形式上必然是要将当前信息与历史信息做融合 为了保持对所有时刻信息处理流程的一致性,RNN中也有权值共享机制,即网络参数在随时间维度的传播过程中...
循环神经网络适用于序列数据建模场景,而相较于普通的DNN(包括CNN,其实也是不带有时间依赖信息的单时刻输入特征)而言,其最大的特点在于如何按顺序提取各时刻的新增信息,所以形式上必然是要将当前信息与历史信息做融合 为了保持对所有时刻信息处理流程的一致性,RNN中也有权值共享机制,即网络参数在随时间维度的传播过程中...
独立于批量大小:与批量归一化不同,群归一化的效果不依赖于批量大小,这使其在批量较小甚至为单个样本的情况下仍然有效。 适用于各种网络结构:群归一化可以被应用于卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)等多种结构,提高模型的泛化能力和稳定性。 群归...
1. CNN算法 CNN算法原理 2. RNN算法 最早CNN算法和普通算法类似,都是从由一个输入得到另一个输出,不同的输入之间没有联系,无法实现一些场景(例如:对电影每个时间点的时间类型进行分类,因为时间是连续的,每一个时间点都是由前面的时间点影响的,也就是说输入之间有关联) ...
之前所学的全连接神经网络(DNN)和卷积神经网络(CNN),他们的前一个输入和后一个输入是没有关系的(从输入层到隐含层再到输出层,层与层之间是全连接的,每层之间的节点是无连接的)。如下面这样,输出层X,经过隐藏层,到输出层Y,通过调节权重Win和Wout就可以实现学习的效果。
CNN用了权重共享的概念,而全连接层的参数量是巨大的。我们可以使用RNN解决如下图(天气预报预测)这种带有序列模式的数据(如NLP、天气、股市金融数据等),并且使用权重共享的概念来减少参数量。 下图栗子简述:已知前三天的天气,并且每个样本有3个特征(天数、 温度、气压),label是是否下雨。
DNN适用于输入数据之间具有同质的特性且又不体现特殊依赖的场景,其中:数据同质的意义在于强调各输入数据间的含义和作用是相同的,而并非像传统机器学习中每列特征代表不同的含义;而不体现特殊依赖在于表明DNN不足以提取出输入数据间可能具有的方位组合或者顺序依赖信息——这是CNN和RNN分别擅长的场景。
扩展一下:训练样本是连续的序列且其长短不一,如一段连续的语音、一段连续的文本等,这些序列前面的输入与后面的输入有有一定的相关性,很难将其拆解为一个个单独的样本来进行DNN/CNN训练。 循环神经网络(Recurrent Neural Networks,简称RNN)广泛应用于: 语义分析(Semantic Analysis):按照语法分析器识别语法范畴进行...
循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中,也就是说隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。简单来说,设计 RNN 就是为了...