个人觉得CNN、RNN和DNN不能放在一起比较。DNN是一个大类,CNN是一个典型的空间上深度的神经网络,RNN是在时间上深度的神经网络。推荐你从UFLDL开始看,这是斯坦福深度学习的课程,了解一些神经网络的基础,会对你的学习有很大帮助。===分割线===前面一位同学回答得非常详细完整,我再回来谈一谈怎么学习这些模型,我来...
一是,RNN的梯度消失主要是序列过长导致的,而CNN不存在序列,只是层与层的堆叠来加深网络。想象一下,在单层RNN中,如果你的输入序列达到了100以上,类比到CNN中,就是堆叠100层。 二是,在RNN求导结果中,导致梯度消失的部分远远比CNN多,上面的式子中,导数由三部分组成,其中有两部分都与梯度消失有关,如果序列过长,会...
接下来就简单聊聊标准神经网络(NN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和深度神经网络(DNN)。 标准神经网络(NN),深度学习本质上是神经网络,各种神经网络的基础就是NN,一个经典的神经网络图如下图所示,这是一个包含三个层次的神经网络,红色的是输入层,绿色的是输出层,紫色的是中间层(也叫隐藏层)。输入层有...
在 TextCNN 网络中,网络结构采用“卷积层+池化层”的形式,卷积层用于提取 n-gram 类型的特征,在 RCNN(循环卷积神经网络)中,卷积层的特征提取的功能被 RNN 替代,即通过 RNN 取代 TextCNN的特征提取。RNN 的优点是能够更好地捕捉上下文信息,有利于捕获长文本的语义。因此整体结构变为了 RNN+池化层,所以叫 RCNN...
此时我们可以祭出题主所说的卷积神经网络CNN。对于CNN来说，并不是所有上下层神经元都能直接相连，而是...
TextRCNN 在词嵌入的基础上加上了上下文环境作为新的词嵌入表示。左侧和右侧的context 是通过前向和后向两层 RNN 的中间层输出得到的。这些中间层的输出和原始的词嵌入拼接形成新的词嵌入 y,然后送入池化层。下图是 TextRCNN 模型框架,输入是一个文本 D,可以看成是由一系列单词(W_1, W_2,...)组成的。
这个结构中通常会结合线性和非线性的关系。DeepLearning也会分各种不同的模型,比如CNN,RNN,DBN...他们的解法也会不同。 DeepLearning目前非常流行,因为他们在图像,视觉,语音等各种应用中表现出了很好的empiricalperformance。 并且利用gpu的并行运算,在模型相当复杂,数据特别大量的情况下,依然可以达到很理想的学习速度。
只用 CNN（卷积神经网络）不用 RNN（循环神经网络）可以做图像时序预测/未来帧预测，但需要对输入数据...
1、同时使用CNN-RNN进行图像特征的学习,对RGB-D图像进行分类 2、使用单层CNN提取图像低维特征,使用这种方法的原因在于这种低维特征能够允许物体的部分形变,从而具有一定的鲁棒性。将单层CNN的输出作为输入输入至RNN中,让RNN去学习特征间的组合关系(应该也可以理解为是RNN学习到的隐关系) ...