卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是第一个被成功训练的多层神经网络结构,具有较强的容错、自学习及并行处理能力。CNN最初是为识别二维图像形状而设计的多层感知器,局部联结和权值共享网络结构类似于生物神经网络,降低神经网络模型的复杂度,减少权值数量,使网络对于输入具备一定的不变性。经典的LeNet-5卷积...
总之,CNN 是一种神经网络,旨在处理网格状数据(例如图像)。它的工作原理是对图像应用一系列过滤器或内核,逐渐提取更复杂的特征。然后输出通过池化层以减少空间维度并防止过度拟合。最后,输出通过全连接层进行最终预测。 循环神经网络 (RNN) 循环神经网络 (RNN) 是一种人工神经网络,旨在处理顺序数据,例如时间序列、语音...
有别于CNN,RNN的特色在于可处理图像或数值数据,并且由于网络本身具有记忆能力,可学习具有前后相关的数据类型。例如进行语言翻译或文本翻译,一个句子中的前后词汇通常会有一定的关系,但CNN网络无法学习到这层关系,而RNN因具有内存,所以性能会比较好。因为可以通过RNN进行文字理解,其他应用如输入一张图像,但是输出为一段...
拿走不谢!(神经网络/NLP/注意力机制/大模型/GPT/RNN) 吴恩达深度学习 2.3万 103 122集付费!CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络一口气全部学完! 吴恩达深度学习 20.2万 294 草履虫都能听懂!B站最全最详细的【时间序列预测模型】教程,从入门到精通!(LSTM/Informer/ARIMA/Pandas...
深度学习之神经网络:CNN、RNN与GAN的算法原理与实战指南 一、引言 随着人工智能技术的不断发展,深度学习作为其重要组成部分,已经在诸多领域取得了显著的成果。神经网络作为深度学习的核心,其中卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)更是广受欢迎。本文将简要介绍这三种神经网络的算法原理,并通过实战...
涵盖CNN、RNN、LSTM、GAN、DQN、transformer、自编码器和注意力机制等多个神经网络核心知识点! 深度学习课程 2985 3 8:36:21 太强悍了!用动画的方式深入浅出Transformer架构居然如此通俗易懂,十分钟即可吃透!-注意力机制、深度学习、神经网络 默默无闻你路哥 2077 0 23:03:52 【高清重制】2025年公认最好...
🤖深度学习领域,神经网络算法大放异彩!以下是几种常见的神经网络算法:📸1. 卷积神经网络(CNN): 专为图像和空间数据处理设计,通过卷积和池化操作捕捉图像局部特征,图像分类和物体检测的利器!🗣️2. 循环神经网络(RNN): 序列数据的克星!通过引入时间维度,考虑数据上下文,LSTM和GRU等变体在语言模型、文本生成中...
在深度学习的早期阶段,卷积神经网络(CNN)在图像识别和自然语言处理领域取得了显著的成功。然而,随着任务复杂度的增加,序列到序列(Seq2Seq)模型和循环神经网络(RNN)成为处理序列数据的常用方法。尽管RNN及其变体在某些任务上表现良好,但它们在处理长序列时容易遇到梯度消失和模型退化问题。为了解决这些问题,Transformer模型...
深度学习之神经网络(cnn/rnn/gan)算法原理+实战 演讲人 202x-11-11 202x 第1章课程介绍 01 第1章课程介绍 1-1课程导学 第2章神经网络入门 02 2-1机器学习、深度学习简介 2-2神经元-逻辑斯底回归模型 2-3神经元多输出 2-4梯度下降 2-5数据处理与模型图构建(1) 2-6数据处理与模型图构建(2) 第2章...
Convolutional Neural Networks (卷积神经网络CNNs) Long Short Term Memory Networks (长短期记忆网络LSTMs) Recurrent Neural Networks (递归神经网络RNNs) Generative Adversarial Networks (生成对抗网络GANs) Radial Basis Function Networks (径向基函数网络RBFNs) ...