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”...
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,...
同RNN模型类似,LSTM模型也是一个在时间维度进行展开的循环结构。在原始的RNN模型中,每个重复的记忆单元内只包含一个简单的网络层,而对于LSTM模型来说每个记忆单元包含有4个不同的网络层,并通过不同的方式进行相互作用以此得到当前时候的输出结果。如图7-6所示便是LSTM模型的网络结构示意图。链接 ...
GRU是另一种对RNN进行优化的结构。它在保持LSTM效果的同时,简化了模型结构,使得训练过程更为高效。 5. 生成对抗网络(GAN) GAN由生成器和判别器两部分组成,它能够生成极为逼真的图像、语音等数据。这使得GAN在数据增强、艺术创作等领域具有广泛的应用前景。
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 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RPN为Fast...
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。
受限:对于深度学习项目,尤其是涉及卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、Transformer等复杂模型,以及大型数据集的训练,显卡(尤其是GPU)通常是必不可少的。GPU提供了强大的并行计算能力,极大地加速了深度学习模型的训练速度。没有显卡,进行这类项目时会遇到以下问题: ...