一口气刷完CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等五大深度学习神经网络算法!真的比刷剧还爽! 唐宇迪机器学习 2120 10 转行AI、写论文、做项目的最佳解决方案!2025最高效的人工智能学习路线图:算法讲解、论文分析、源码解读、项目实战全都有!(深度学习/计算机视觉) 迪哥带你学CV 993 22 简直逆天!研0也...
【2025版】不愧是吴恩达教授!一口气讲透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络算法!简直不要太爽!共计163条视频,包括:神经网络概览(、神经网络的表现形式(、计算神经网络的输出(等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
1. 卷积神经网络(CNN):卷积神经网络是用于图像和空间数据处理的神经网络,通过卷积层和池化层来捕捉图像的局部特征,广泛应用于图像分类、物体检测等领域。典型的网络结构包括LeNet、AlexNet、VGGNet等。 2. 递归神经网络(RNN):递归神经网络适用于处理序列数据,如时间序列和文本。它利用循环结构模拟序列数据,能够捕捉序列...
深度学习模型的统一表示:CNN, RNN, GNN 和 Transformer RPN 实现了丰富的功能函数,具体列表如上图所示。通过组合使用上述功能函数,RPN 2 不仅可以构建功能强大的模型结构,并且可以统一现有基础模型的表示,包括 CNN,RNN,GNN 和 Transformer 模型。 实验验证 为了验证提出的 RPN 2 模型的有效性,本文通过大量的实验结果...
深度学习模型的统一表示:CNN, RNN, GNN 和 Transformer RPN 实现了丰富的功能函数,具体列表如上图所示。通过组合使用上述功能函数,RPN 2 不仅可以构建功能强大的模型结构,并且可以统一现有基础模型的表示,包括 CNN,RNN,GNN 和 Transformer 模型。 实验验证 ...
虽然这篇明确指出,但最早察觉到 CNN 和 Transformer 关系时候,还并不是这篇,是在读 Dynamic CNN 那篇,Pay Less Attention with Lightweight and Dynamic Convolutions. 当时复现了 Dynamic CNN 后发现里面有些性质和 Transformer 很像。 诶,跟那GNN也有点像 ...
Facebook AI研究(FAIR)负责人Yann LeCun早在20世纪90年代就发明了CNN。人们当时无法使用它,因为并没有足够的数据集和计算能力。CNN像滑动窗口一样扫描输入并生成中间表征,然后在它到达末端的全连接层之前对其进行逐层抽象。CNN也已成功应用于非图像数据集。
深度学习模型的统一表示:CNN, RNN, GNN 和 Transformer RPN 实现了丰富的功能函数,具体列表如上图所示。通过组合使用上述功能函数,RPN 2 不仅可以构建功能强大的模型结构,并且可以统一现有基础模型的表示,包括 CNN,RNN,GNN 和 Transformer 模型。 实验验证 ...
现在回头看 17 年那句 Attention is all you need,真是神预言,Transformer 模型从自然语言处理机器翻译开始,先是慢慢的影响(18 年中毕业论文我都还 LSTM),然后席卷整个 NLP 领域,特别是 BERT 出来后,其他啥的都丢一边去了,等 NLP ...
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...