梯度消失是RNN中一个非常严重的问题,梯度消失会使得整个模型无法正常使用,达不到预测效果。 为了解决以上两个问题,一个基于RNN的模型被提出——LSTM(长短记忆模型) 上图所示的是普通RNN结构,而下图是LSTM模型的结构图: 可以看出,LSTM模型在每个细胞(即A)中相较于原来增加了许多的结构,而这些结构的基础就是“门”...
RNNs包含输入单元(Input units),输入集标记为{x0,x1,...,xt,xt+1,...},而输出单元(Output units)的输出集则被标记为{y0,y1,...,yt,yt+1.,..}。RNNs还包含隐藏单元(Hidden units),我们将其输出集标记为{s0,s1,...,st,st+1,...},这些隐藏单元完成了最为主要的工作。你会发现,在图...
为此,我们有了n VS m结构,这种结构又被称为Encoder-Decoder模型。具体请见下一部分。 三、Encoder-Decoder模型 1. 简介 在第二节的第四部分,我们提出了RNN的n VS m结构:Encoder-Decoder模型,Encoder-Decoder模型是深度学习中常见的一种模型。在本文中,我们只简单介绍其在文本-文本的应用,比如将英语翻译成汉语,...
总结来看,CNN、RNN和DNN在结构和功能上各有侧重,但它们都是深度学习领域不可或缺的基础模型。CNN在图像处理中的表现无可替代,RNN则在序列数据处理中展现了强大的能力,而DNN则为复杂非线性问题提供了基础的建模能力。随着技术的不断进步,这些模型的变体和组合正在推动着人工智能技术的快速发展。对于想要进入人工智能领...
一、图神经网络(Graph Neural Networks, GNNs)概述 图神经网络是一类用于处理图结构数据的神经网络。与传统的深度学习模型(如卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN)不同,GNNs能够捕获图数据中的节点特征、边特征以及图的整体结构信息。这使得GNNs在社交网络分析、推荐系统、生物信息学等领域具有广泛的应用。
2. 描述卷积神经网络(CNN)的基本结构。3. 解释什么是对抗网络(GAN),并描述其应用场景。4. 简述循环神经网络(RNN)的基本原理。5. 描述如何使用TensorFlow框架进行深度学习模型训练。6. 解释什么是强化学习,并描述其应用场景。7. 请列举三种常用的自然语言处理(NLP)技术。8. 描述如何使用Python中的TensorFlow库进行...
CRNN结构图 crnn模型训练 代码: 本文主要介绍代码最后部分:trainer.py 、train.py , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现。首先是训练与测试的过程图: 还是要再次强调: AnchorTargetCreator和ProposalTargetCreator是为了生成训练的目标(或称ground truth),只在训练阶段用到,ProposalCreator是...