1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注。 2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。 3. CNN特征提取用于对话问答图片问答。 四、具体应用 1、图片标注 基本思路 目标是产生标注的语句,是一个语句生成的任务,LSTM? 描述的对象大量图像信息,图像信息表达,CNN? CNN网络中全连接层特征描述图片,特征与LSTM输入结合。
1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 2、相同点:2.1. 传统神经网络的扩展。 2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新。 2.3. 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。 3、不同点3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 3.2. RNN可以用于描述时...
1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注。 2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。 3. CNN特征提取用于对话问答图片问答。 四、具体应用 1.图片标注 基本思路 目标是产生标注的语句,是一个语句生成的任务,LSTM? 描述的对象大量图像信息,图像信息表达,CNN? CNN网络中全连接层特征描述图片,特征与LSTM输入结合。
3.1. CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 3.2. RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,CNN用于静态输出 3. 3. CNN高级100+深度,RNN深度有限 三、CNN+RNN组合方式 1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注。 2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。 3. CNN特征提...
CNN网络中全连接层特征描述图片,特征与LSTM输入结合。 具体步骤: 1.1 模型设计-特征提取 全连接层特征用来描述原图片 LSTM输入:word+图片特征;输出下一word。 1.2 模型设计-数据准备 1. 图片CNN特征提取 2. 图片标注生成Word2Vect 向量 3. 生成训练数据:图片特征+第n单词向量:第n+1单词向量。
CNNRNN神经网络结合 cnn与rnn结合的神经网络 目前深度学习和神经网络算法最典型的有两个应用实例,一个是图像识别,一个是语音识别。上一篇文章讲到图形识别的卷积神经网络(CNN)就广泛应用在了图像别方面,而这篇文章就来讲另一个广泛应用于语音识别的算法循环神经网络(RNN)。
CNN网络中全连接层特征描述图片,特征与LSTM输入结合。 具体步骤: 1.1 模型设计-特征提取 全连接层特征用来描述原图片 LSTM输入:word+图片特征;输出下一word。 1.2 模型设计-数据准备 1. 图片CNN特征提取 2. 图片标注生成Word2Vect 向量 3. 生成训练数据:图片特征+第n单词向量:第n+1单词向量。
CLDNN结合RNN与CNN优秀性能的同时,在保证精度的前提下,使用线性层大大减少了运算量。模型结构中的两条虚线,即混合原始数据与CNN/LSTM处理过的数据,能够最大限度地保留数据当中隐含的特征,在数据量较大,且与时间相关的任务中可以尝试使用CLDNN。 By Masonic@NAIS 关注NAIS学生AI联盟公众号,一起探索人工智能! Make ...
描述的对象是大量的图像信息,进行图像信息的表达,使用CNN。 CNN网络中全连接层利用特征进行图片的描述,特征与LSTM输入进行结合。 模型设计 1. 整体结构 2. 特征提取 图片特征:CNN全连接层提取; 语言特征:Word2Vec。 3. 数据准备 图片CNN特征提取; 图片标注生成Word2Vec向量; ...
从有一些有趣的用例看,我们似乎完全可以将 CNN 和 RNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。但是,CNN 的最新研究进展趋势可能会令这一想法不合时宜。 一些事情正如水与油一样,看上去无法结合在一起。虽然两者各具价值,但它们无法结合起来。