1.应用领域不同 CNN,即卷积神经网络,主要用于图像识别、对象检测等计算机视觉任务。而RNN,即循环神经网络,主要用于语音识别、自然语言处理、时间序列预测等任务。 2.网络结构不同 CNN通常由卷积层、池化层和全连接层组成,具有参数共享和局部感受野的特性,适合处理具有空间关联性的数据。而RNN的网络...
RNN的记忆能力:RNN设计上可以捕捉长距离的依赖关系,但实际上因梯度消失问题,这种能力可能受限。 CNN的空间依赖:CNN处理图像时捕捉局部依赖,但不适合处理过长的序列数据。 5.变体和进阶模型 CNN变体:如深度卷积网络(Deep CNN)和残差网络(ResNet),用于处理更复杂的图像任务。 RNN进阶:长短期记忆网络(LSTM)和门控循环...
1、相关知识 从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很...
除了结构上的不同,CNN和RNN还存在着一些其他方面的区别。例如,在训练过程中,CNN通常使用反向传播算法更新网络的权重参数。而RNN通常使用递归神经网络算法进行训练。递归神经网络算法可以将多个时刻的损失函数联合在一起进行训练,可以更好地处理序列数据。 此外,CNN的计算过程可以很好地并行化,因为在CNN中,每个神经元间的...
我的理解RNN网络训练方式类似于之前学习CNN(卷积神经网络)。 为什么这么说那?序列x0,x1…xt跟CNN中一个一个的迭代输入数据很类似有木有。同样是放进一个数据去训练一遍,然后再放进一个数据。你品! 而图中循环网络结构A好比CNN中的权值共享,不断输入数据进入网络来更新A,这不就是更新权重吗。你再品!
CNN 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习(deep learning)的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习(representation learning)能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类(shift-invariant classification),因此也被称...
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从图2中可以很直观的看出，两种网络结构最主要的区别在于记忆单元中保存的内容不同。Jordan network的记忆...
在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward Neural Networks)。而在RNN中,神经元的输出可以在下一个时间段直接作用到自身,即第i层神经元在m时刻的输入,除了(i-1)层神经元在该时刻的输出外,还包括其自身在(m-1)时刻的输出...