CNN、RNN、GNN这么多的神经网络有什么区别和联系? 先聊聊什么是神经网络吧 我们的目标是打造人工智能,拥有智慧的大脑无疑是最好的模仿对象。人脑中约有860亿个神经元,这被认为是我们能够思考的原因。神经元有一个细胞体和很多突触组成,能处理电信号,并将它们传递到该去的地方,仿照人脑神经元和工作原理,人们构建了...
神经网络(CNN) 神经网络(CNN) 神经网络主要有三个部分组成, 分别为: 网络结构 —— 描述神经元的层次与连接神经元的结构. **函数(激励函数) —— 用于加入非线性的因素, 解决线性模型所不能解决的问题. 参数学习方法的选择(一般为权重值W和偏置项b) 一、CNN领域划分 图像处理领域 图像识别 图像标注 图像...
一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽! 188 -- 15:01:16 App 目前B站最完整的【八大深度学习神经网络算法教程】我居然14小时就搞懂了CNN卷积+RNN循环+GAN+DQN+LSTM+Transformer+GNN+DBN! 1379 9 13:11:04 App 没有思路直接抄!一个月轻松...
改造它的部分组成,就有了各种类型的神经网络。把输入的内容从图片语音换成图(Graph),就是图神经网络;把神经元换成打包的神经元,就是胶囊网络;使用卷积对图像等数据作出处理,就是卷积神经网络,CNN。 当然CNN 还有其他独特之处,就让我们下一期再讲吧。 # 5分钟科普 本内容为作者独立观点,不代表虎嗅立场。未经允许...
(CNN/RNN/GAN/GNN/transformer 泡泡机-飞泡泡 2634 34 23:09:42 最适合新手入门深度学习零基础教程:目标检测算法、神经网络模型、深度学习框架全详解,计算机博士半天带你入门深度学习,学不会来打我! 小白学CV 1100 20 11:35:35 计算机视觉最好出创新点的两个方向:GNN+Transformer模型从零解读!论文精讲+...
本质是有区别的。一般来说神经元网络在数据应用方面分为两大类,一类是用于分类分析和预测,使用的是标签好的数据进行训练,属于监督学习。另一类是用于聚类分析,属于非监督学习。 1年前·河北 2 分享 回复 ssr ... 我倾向于把神经网络理解成一个很好的带参数函数空间,你在这个函数空间里可以通过优化方法很好地找到...
在本系列教程中,我们将深入探索把大深度学习神经网络算法,涵盖卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、图神经网络(GNN)、长短期记忆网络(LSTM)、生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、以及Transtomer模型等。通过理论讲解与实例演示相结合,您将掌握这些神经网络算法的基本原理、应用场景和实现技巧,为大家的深度学习...
三、对抗生成网络(GNN)1、对抗生成网络分为生成器、判别器、损失函数,其中生成器负责利用噪声生成数据...
一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM、DBN等八大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽! 迪哥人工智能课堂 4.8万 113 吹爆!不愧是龙良曲教授,半天就带我学会了【CNN卷积神经网络】从原理解析到项目实战,看完学不会up退出IT圈!! 李宏毅Transformer_ 2212 26 【高数完全自学版】100集最最浓缩...