神经网络结构 一、什么是CNN 卷积神经网络(CNN):通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据,降低计算复杂度,并提取关键特征进行识别和分类。 网络结构 卷积层:用来提取图像的局部特征。 池化层:用来大幅降低参数量级,实现数据降维。 全连接层:用来输出想要的结果。 卷积神经网络(CNN) 解决问题 提取特征:卷积操作提取...
1、卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络CNN是一种人工神经网络,旨在处理和分析具有网格状拓扑结构的数据,如图像和视频。将CNN想象成一个多层过滤器,可以处理图像以提取有意义的特征并进行推理预测。 想象一下,假设我们有一张手写数字的照片,希望计算机能识别出这个数字。CNN的工作原理是在图像上应用一系列滤波器,逐渐提取...
CNN + Attention: CNN的卷积操作可以提取重要特征,这也算是Attention的思想。但是CNN的卷积感受视野是局部的,需要通过叠加多层卷积区去扩大视野。 CNN叠加Attention方式如下: 在卷积操作前做Attention:比如Attention-Based BCNN-1,对两段输入的序列向量进行Attention,计算出特征向量,再拼接到原始向量中,作为卷积层的输入。
CNN的主要用途在于图像和视频分析。它在图像分类、目标检测、图像分割等领域都有着广泛的应用。比如,你在网上购物时,网站能够推荐与你之前浏览过的商品相似的产品,这背后可能就是CNN在工作。再比如,自动驾驶汽车能够识别路上的行人和车辆,也是依赖于CNN的强大识别能力。 而且,CNN的这些应用不仅限于高科技领域。在医疗...
神经网络是机器学习领域的一种重要技术,其中卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和深度神经网络(DNN)是三种常见的类型。接下来,我们来详细了解一下这三种神经网络的特点和应用场景。 CNN:图像处理的利器 📸CNN主要用于处理二维图像数据,其核心在于卷积操作,能够有效地捕捉图像的局部特征。CNN的基本结构包括卷积层、...
1、CNN:就是把每个字转换成向量,再拼接成图像的样式,再用卷积核处理,再池化和拼接,再softmax得到分类结果,卷积核的作用能够整合一些上下文信息。 2、RNN:前向网络中加入了前一个字的信息,隐含层嘛;能够整合更多的上下文信息,效果更好,但是会出现梯度消失和爆炸。产生的原因是什么呢?在bp过程中(这里就不推导了)...
一.CNN和RNN 1.CNN和RNN 2.CNN和RNN异同点 (1)相同点 a.传统神经网络的扩展; b.前向计算产生结果,反向计算模型更新; c.每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接。 (2)不同点 a.CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多...
CNN是一种利用卷积计算的神经网络。它可以通过卷积计算将原像素很大的图片保留主要特征变成很小的像素图片。本文以李宏毅老师ppt内容展开具体介绍。 1.1 Why CNN for Image ①为什么引入CNN ? 图片示意:给定一个图片放入全连接神经网络,第一个hidden layer识别这张图片有没...
CNN是一种特别适合处理图像、视频等二维数据的神经网络模型。其内部网络结构主要由卷积层和池化层构成。卷积层负责在输入数据上执行卷积运算,从而提取出局部特征。池化层则负责对卷积层的输出进行降采样,以减少计算量和过拟合的风险。卷积层和池化层的交替出现构成了CNN的经典结构。RNN的内部网络结构RNN是一种适用于...
1.2 DNN和CNN不能解决的问题 深度神经网络DNN是上面这个样子。前一层输出是后一层输入。每一层的输入输出是独立的。第n层的输出和第n+1层的输出是独立的,是没有关系的。CNN也一样。例如一张图像中要画出猫和狗的位置,那猫和狗是独立的,是用不同的神经元捕获特征。不会去根据猫的位置或者特征推测狗的位置...