原文:全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)和强化学习重要概念和公式 01神经网络 神经网络是一类用层构建的模型。常用的神经网络类型包括卷积神经网络和递归神经网络。 1.1 结构 关于神经网络架构的描述如下图所示: 记i为网络的第i层,j为一层中隐藏的第j个单元,得到: ...
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。
ANN无法在处理序列数据所需的输入数据中捕获序列信息。 现在来看看如何使用两种不同的架构来克服MLP的局限性:循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)。 6.循环神经网络 (RNN) – 什么是RNN以及为什么使用它? 首先从架构的角度来理解RNN和ANN之间的区别: ANN隐藏层上的循环约束变为RNN。 正如您所见,RNN在隐藏状态...
原文:全面整理:深度学习(ANN,CNN,RNN)和强化学习重要概念和公式 01 神经网络 神经网络是一类用层构建的模型。常用的神经网络类型包括卷积神经网络和递归神经网络。 1.1 结构 关于神经网络架构的描述如下图所示: 记 为网络的第 层, 为一层中隐藏的第 个单元,得到 式中ω,b,z分别表示权重,偏移和输出。 1.2 激...
深度学习中不同的神经网络(如卷积神经网络CNN、循环神经网络RNN、人工神经网络ANN)正在改变着我们与世界之间的交互方式。这些不同类型的神经网络是深度学习革命的核心,为无人机、自动驾驶汽车、语音识别等应用提供了推动力。 人们自然会联想到——机器学习算法难道不能做到吗?以下是研究人员和专家们倾向于选用深度学习而...
在深度学习中,不同类型的神经网络,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、人工神经网络(ANN)等,正在改变我们与世界互动的方式。这些不同类型的神经网络是深度学习革命的核心,为无人机、自动驾驶汽车、语音识别等应用提供了源动力。 人们很自然地会怀疑——机器学习算法难道不能做到同样的效果吗?好吧,以下是研究...
学习率通常记作,表示在哪一步权重得到了更新。这个可以是固定的,也可以是自适应变化的。目前最流行的方法是 Adam,这是一种自适应学习率的方法。 反向传播(Backpropagation) 反向传播是一种通过考虑实际输出和期望输出更新神经网络权重的方法。权重的导数用链式法则计算(chain rule),它的形式如下: ...
有许多不同的概念和技术构成了人工智能(AI)和机器学习(ML)领域。其中两个重要的概念是深度学习和神经网络。 深度学习:深度学习是机器学习的一个子集,它消除了机器学习通常涉及的一些数据预处理,深度学习算法可以处理非结构化数据,简而言之,它是一种自动化预测分析
CNN与RNN的介绍 本文主要总结我对李宏毅老师讲的CNN和RNN的理解,通过对比总结各自的优势,同时加深自己对这方面知识的理解。 1、CNN介绍 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。本文介绍方式以李宏毅老师ppt内容为主,具体下面介绍。
设计目的：专为处理图像数据设计。基本原理：通过卷积层提取特征，池化层减少计算量，全连接层生成最终输出。人类视觉原理：CNN通过类似边缘检测、颜色识别等机制学习图像特征。典型应用：在图像识别、目标检测等领域表现出色，如LeNet5用于手写数字识别。循环神经网络：解决问题：用于处理序列数据，解决序列数据...