之前学习了卷积神经网络（CNN），在这里再简单介绍一下卷积神经网络的原理。一个典型的卷积神经网络为：输入 -> 卷积 -> RelU -> 池化 -> RelU -> 卷积 -> ... -> 池化 -> 全连接层 -> 输出对于CNN来说，并不是所有上下层神经元都能直接相连，而是通过“卷积核”作为中介。而通过max pooling等操作可以进
# Python中的CNN-GRU注意力模型
在深度学习领域，卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种十分流行的模型，它们分别用于处理视觉和序列数据。而通过引入注意力机制，我们可以进一步提升模型的性能。在本文中，我们将介绍如何结合CNN、GRU和注意力机制来构建一个强大的模型。
## CNN-GRU注意力模型
CNN主要用于提取图像或文本数据中的特征，而GRU则用于处理序列数据。
一、RNN 的关键点之一就是他们可以用来连接先前的信息到当前的任务上，例如使用过去的视频段来推测对当前段的理解。如果 RNN 可以做到这个，他们就变得非常有用。但是真的可以么？答案是，还有很多依赖因素。 有时候，我们仅仅需要知道先前的信息来执行当前的任务。例如，我们有一个语言模型用来基于先前的词来预测下一个词。如果我们试着预测 “the clouds are in the sky” 最后的词，我们
目录入门必看提出思想及发展提出解决方案谱域图卷积空域图卷积发展重要的结论从ChebNet 到GCN应用缺点TODO LIST 入门必看推荐顺序由简到难：何时能懂你的心——图卷积神经网络（GCN）知乎Johnny Richards和superbrother的回答CSDN文章清华大学综述文章：Graph Neural Networks：A Review of Methods and Applicat
文章目录6.GCN的性质6.1 GCN和CNN的联系1.图像是一种特殊的图数据2.从网络连接方式来看，二者均是局部连接3.二者卷积核的权重处处共享4.从模型的层面来看，感受域随着卷积层的增加而变大**GCN的任务**6.2 GCN能够对图数据进行端对端学习GCN如何适配图数据内在规律？基于手工特征的方法基于随机游走的方法一个经典问题——图的同构问题GCN比起前两种方法的优势6.3 GCN是一个低
3.4 CNN架构学习目标目标知道LeNet-5网络结构了解经典的分类网络结构说明一些常见的卷机网络结构的优化知道NIN中1x1卷积原理以及作用知道Inception的作用说明ResNet的结构特点了解卷积神经网络学习过程内容应用无下面我们主要以一些常见的网络结构去解析，并介绍大部分的网络的特点。这里看一下卷积的发展历史图。3.4.1 LeNet-5解析首先我们从一个稍微早一些的卷积网络结构LeN
测试环境：linux，8cpu核，8G内存优化后的模型比较模型 速度/eps 准确率 NN
原创
2023-05-31 10:38:45
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入门小菜鸟，希望像做笔记记录自己学的东西，也希望能帮助到同样入门的人，更希望大佬们帮忙纠错啦~✨完整代码在我的github上，有需要的朋友可以康康✨https://github.com/tt-s-t/Deep-Learning.git目录一、背景二、原理1、前向传播（1）重置门和更新门（2）候选隐藏状态（3）隐藏状态（4）输出2、反向传播三、GRU的优缺点1、优点2、缺点四、代码实现GRU1、nu
文章目录1. GRU 简介2. GRU 详解2.1 重置门2.2 更新门3. GRU 的 PyTorch 实现 1. GRU 简介 门控循环单元 (Gate Recurrent Unit, GRU) 于 2014 年提出，原论文为《Empirical Evaluation of Gated Recurrent Neural Networks on Sequence Modeling》。GRU
前言GCN与CNN有很多相似之处。GCN的卷积思想也是基于CNN卷积的优秀表现所提出的，。GCN由于其表达形式和卷积方法特殊性，在节点分类任务(引文网络)中，只有简单的3-4层可以把任务完成的很好。但是对于一些其他的的任务，可能浅层的网络模型没有办法很好的处理数据。但是当把GCN的层数增多之后，会出现梯度消失和over-smoothing的问题，与当时CNN的层数加深出现的问题相似，因此自然想到了
github源码在这里：https://github.com/yingdajun/keras-Comman-DL-Model
原创
2021-09-08 10:04:56
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GRUB:是一个来自GUN项目的多操作系统启动程序，是多启动规范的实现，他允许用户在计算机内同时拥有多个操作系统，并在计算机启动时选择希望的操作系统。GRUB可用于选择系统分区上的不同内核，也可用于向这些内核传递启动参数。引导过程：由硬盘启动时BIOS通常是转向第一个磁盘的第一个扇区即主引导记录（MBR）。装载GRUB和操作系统的过程，包括以下几个操作步骤：装载记录：基本引导装载程序所做的唯一的事
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2023-07-14 10:40:18
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『TensorFlow』卷积层、池化层详解 - 叠加态的猫 - 博客园两种网络层实现的数学细节。一、CNN概述 CNN一个牛逼的地方就在于通过感受野和权值共享减少了神经网络需要训练的参数的个数，所谓权值共享就是同一个Feature Map中神经元权值共享，该Feature Map中的所有神经元使用同一组权值。因此： a.
卷积神经网络–CNN1. 卷积神经网络介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）是一种包 含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。 常见的CNN网络有LeNet-5、VGGNet、GoogleNet、ResNet、 DenseNet、MobileNet等。 CNN主要应用场景： 图像分类、图像分割 、 目标检测 、 自然语言处
CNN基本原理详解 卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN），是一种前馈神经网络，人工神经元可以响应周围单元，可以进行大型图像处理。卷积神经网络包括卷积层和池化层。 卷积神经网络是受到生物思
CNN卷积神经网络详解Why CNN局部感受野(local receptive fields)权值共享(Shared weights and biases)池化(Pooling)总的来看 Why CNN首先回答这样一个问题，为什么我们要学CNN，或者说CNN为什么在很多领域收获成功？还是先拿MNIST来当例子说。MNIST数据结构不清楚的话自行百度。。我自己实验用两个hidden layer的D
目录一. 什么是卷积二. 什么是padding(填充)三. stride(步长)四. 三维卷积五. 卷积层的各种参数七. 简单卷积网络八. 卷积的优点一. 什么是卷积对图像（不同的数据窗口数据）和滤波矩阵（一组固定的权重：因为每个神经元的多个权重固定，所以又可以看做一个恒定的滤波器filter）做内积（逐个元素相乘再求和）的操作就是所谓的『卷积』操作，也是卷积神经网络
CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathe
卷积 0的卷积不是0 是因为卷积的时候随机加上了偏置参数 如果不设置 偏置参数那么卷积0就是obias=Falseimport numpy as npimport
原创
2021-11-20 15:56:41
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CNN卷积神经网络是计算机视觉的基础网络结构，后续很多模型都是在CNN的框架下搭建起来，如VGGNET，(通过大量使用3x3卷积核和2x2池化核，首次将卷积神经网络的卷积深度推向更深）、Inception V1(网络提升了计算资源的利用率，可以在保持网络计算资源不变的前提下，通过工艺上的设计增加网络的宽度和深度，基于为了保持网络结构的稀疏性，又能利用密集矩阵的高计算性能，Google团队提出了In
