百度试题 结果1 题目在人工智能领域中,深度学习主要依赖于哪种类型的神经网络? A. 卷积神经网络(CNN) B. 循环神经网络(RNN) C. 感知机 D. 生成对抗网络(GAN) 相关知识点: 试题来源: 解析 A 反馈 收藏
5.1、卷积神经网络的历史 1962年Hubel和Wiesel通过对猫视觉皮层细胞的研究,提出了感受野(receptive field)的概念,1984年日本学者Fukushima基于感受野概念提出的神经认知机(neocognitron)可以看作是卷积神经网络的第一个实现网络,也是感受野概念在...
1. 局部连接:网络中的神经元仅与部分输入数据相连,减少了参数数量。2. 权重共享:同一层的神经元共享相同的权重,提高了模型的泛化能力。3. 空间不变性:通过卷积操作,模型对输入数据的空间变换具有一定的不变性。应用- 图像识别:如人脸识别、物体检测等。- 视频处理:如动作识别、视频分类等。Transformer特点1. 自注...
卷积神经网络(CNN)：CNN 特别适合处理图像数据，如分子结构图。通过识别和提取分子中的特征，如原子和化...
在模型架构方面，深度学习领域也取得了重大突破。以卷积神经网络（CNN）为例，其通过卷积层、池化层等结构，能够有效地提取图像中的特征，从而在图像识别任务中取得了显著的效果。此外，循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）等模型在处理序列数据方面表现出了强大的能力，使得深度学习在语音识别和自然语言处理等...
在医学图像分析上,CNN可以说是深度学习在医疗诊断领域最成功的应用之一。2015年,中科院和南佛罗里达大学的学者使用CNN的变种之一——多层卷积神经网络(Multi-scale Convolution Neural Network),使计算机能从胸部CT扫描图像识别出肺结节(肺结节是诊断肺癌的依据之一),其准确度高达86.84%。不过,使用肺部细胞纤维图像,Teramoto...
对于图像分类而言，最受欢迎的方法是卷积神经网络（CNN）。CNN是深度学习中的一种常用方法，其性能远超一般的机器学习算法。CNN网络结构基本是由卷积层、池化层以及全连接层组成，其中，卷积层被认为是提取图像特征的主要部件，它类似于一个“扫描仪”，通过卷积核与图像像素矩阵进行卷积运算，每次只“扫描”卷积核大小...
深度学习模型,尤其是卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN),已经在图像识别、语音处理和自然语言处理等领域展现出卓越的性能。这些模型能够处理大量的非结构化数据,并通过多层次的抽象表示来识别复杂的模式。在化学光谱解析中,深度学习模型可以被训练来识别光谱数据中的细微特征,从而实现对化学物质的快速和准确识别。
文/Renda在深度学习的广泛领域中,卷积神经网络(CNN)无疑是最引人注目的明星之一。从最初的文字识别到现代的复杂图像分析和视频处理,CNN在各种应用中都发挥着核心作用。这种架构之所以重要,主要在于其独特的能力——有效处理大规模的图像数据,提取和学习深层次的视觉特
长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)作为RNN的变体,能够处理更长的时间序列问题,提高预测的准确性。此外,结合不同类型的模型,如卷积神经网络(CNN)和RNN的相关变体,可以充分发挥时空信息融合的优势,提取相关变量信息,提高对复杂非线性系统的适应性。还有研究提出了基于小波分解、变分模式分解和经验模态分解等新的...