写在前面这是文本分类任务的第二个系列----基于RNN的文本分类实现（Text RNN）复现的论文是2016年复旦大学IJCAI 上的发表的关于循环神经网络在多任务文本分类上的应用：Recurrent Neural Network for Text Classification with Multi-Task Learning下面提及的代码可以在github中查看：https://github.c
冗余梯度信息问题会导致低效优化和昂贵的推理计算。因此，提出利用跨阶段特征融合策略和截断梯度流来增强不同层内学习特征的可变性。此外，结合 Maxout 操作的 EFM 来压缩从特征金字塔生成的特征图，这大大减少了所需的内存带宽，因此推理效率足以与边缘计算设备兼容。本文基于DenseNet，引入了两个模块 Partial Dense Layer 和 Partial Transition Layer。部
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2024-05-30 09:50:54
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SVM简介
Support Vector Machine (SVM) 是一个监督学习算法，既可以用于分类（主要）也可以用于回归问题。SVM算法中，我们将数据绘制在n维空间中（n代表数据的特征数），然后查找可以将数据分成两类的超平面。支持向量指的是观察的样本在n为空间中的坐标，SVM是将样本分成两类的最佳超平面。
KNN算法是物以类聚，人以群分，身
文章目录1. CNN + RNNCNN卷积神经网络 RNN递归神经网络1.1 相同点:1.2 不同点:1.3 组合方式实现2. 图片标注2.1 问题描述:2.2 模型设计2.3 模型设计2.4 模型运行2.5 图片标注升级3. 视频行为识别3.1. CNN特征简单组合3.2. 3D版本CNN图像特征的前后关系没有很好的区别4. 图片/视频问答4.1 图片问答的意义4.2 方法流程 1. CNN
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2024-03-26 07:30:23
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这篇博客主要是拜读IBM Research发表的论文“Comparative Study of CNN and RNN for Natural Language Processing”，结合自己的体会做一个阅读笔记。 目前深度学习主要包括CNN(卷积神经网络)和RNN(递归神经网络)两大阵营，基于卷积的CNN对识别目标任务的结构
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2024-04-11 21:31:38
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循环神经网络及变型总结一、RNN（循环神经网络）二、LSTM（长短时记忆网络）三、GRU(Gated Recurrent Unit)四、BLSTM（双向LSTM）五、ConvLSTM（卷积LSTM）六、总结参考资料： 一、RNN（循环神经网络）循环神经网络的主要用途是处理和预测序列形式的数据。在网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息承上启下，影响后面结点的输出,其
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2024-05-30 00:39:54
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最近看文献看到了LTSM（Long Short Term Memory）相关的文献，所以把了解到的内容做一个记录RNN循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），以序列（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行递归（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络（recursive neural network）。 因为与时间序列相关，
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2024-06-05 07:50:23
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写在前面CNN(Convolution Neural Network) 和 RNN(Recurrent Neural Network)是当下 Deep Learning 应用领域中主流的两大结构。前篇文章中我们介绍了 CNN，本篇开始我们聊聊 RNN。RNN 跟 CNN 历史相似之处在于，都是上个世纪提出来的概念。但是由于当时计算量和数据量都比较匮乏，它们都被尘封，直到近几年开始大放异彩，可以说是
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2024-05-10 19:31:35
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CNN和RNN是深度学习中运用最多的两种深度学习网络结构，可能有些同学还不太清楚这两种网络的区别，今天刚好看到了一张图可以比较清楚的解释CNN及RNN的区别。 首先，CNN对于输入数据的维度约束是比较严重的，比如用CNN训练一个图像识别的model，训练的图片像素是48*48的，那么在预测的时候，也需要把所有的预测图片转成48*48。这个约束在图像识别方面可能表现的并不是那么
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2024-02-19 11:37:57
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1、循环神经网络概述 循环神经网络（RNN）和DNN，CNN不同，它能处理序列问题。常见的序列有：一段段连续的语音，一段段连续的手写文字，一条句子等等。这些序列长短不一，又比较难拆分成一个个独立的样本来训练。那么RNN又是怎么来处理这类问题的呢？RNN就是假设我们的样本是基于序列的。比如给定一个从索引$0$到$T$的序列，对于这个序列中任意索引号$t$，它对应的输入都是样本$x$中的第$t$
前言文章主要是对CNN和RNN的理解，通过对比总结各自的优势，同时加深自己对这方面知识的理解，其中代码引用采用的是VQA模型中对图像和文本的处理。 目录前言1、CNN介绍1.1 Why CNN for Image1.2 CNN架构图1.3 卷积层1.3.1 重要参数1.3.2 卷积计算1.3.3 卷积层与全连接层的关系1.4 池化层1.5 应用2、RNN介绍2.1 引言2.2 RNN简介
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2024-04-07 21:28:30
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RNN：有梯度消失，没有办法长时间记忆。神经网络是用来特征提取CNN因为后边加了一层全连接，才可以去做分类。RNN和CNNRNN：处理序列化数据（一句话，一段语音，一段视频）连续型的，具有记忆性，但是没有办法长期记忆，反向可能会导致梯度消失（梯度消失的原因是反向推到参数可能极小接近0）CNN：第一张图片和第二张图片没有关系，一张张图片处理，所以不适合用来处理序列化数据（文本之类的） &n
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2024-07-09 22:17:31
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CNN和RNN结合一.CNN和RNN1.CNN和RNN2.CNN和RNN异同点（1）相同点（2）不同点3.CNN和RNN组合（1）CNN和RNN组合意义（2）CNN和RNN组合方式（3）CNN和RNN组合方式实现二.图片标注1.问题描述2.基本思路3.模型设计（1）整体结构（2）特征提取（3）数据准备（4）模型训练（5）模型运行三.视频行为识别1.问题定义2.常用方法总结（1）CNN特征简单组合
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2024-03-18 06:29:15
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convolutional neural network 卷积神经网络(CNN)小问答 Q：CNN和神经网络(RNN)不是完全独立的吧？ A：对，不是。 Q：CNN和RNN有什么不同啊？ A：RNN的结构如下图所示：  
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2024-03-28 04:00:45
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前言上篇文章RNN详解已经介绍了RNN的结构和前向传播的计算公式，这篇文章讲一下RNN的反向传播算法BPTT，及RNN梯度消失和梯度爆炸的原因。BPTTRNN的反向传播，也称为基于时间的反向传播算法BPTT(back propagation through time)。对所有参数求损失函数的偏导，并不断调整这些参数使得损失函数变得尽可能小。先贴出RNN的结构图以供观赏，下面讲的都是图中的单层单向R
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2024-05-07 14:56:10
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4.2、初级（浅层）特征表示 既然像素级的特征表示方法没有作用，那怎样的表示才有用呢？ 1995 年前后，Bruno Olshausen和 David Field 两位学者任职 Cornell University，他们试图同时用生理学和计算
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2024-08-08 12:05:51
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首先，我感觉不必像某些同学一样认为DNN、CNN、RNN完全不能相提并论。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。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。这里的DNN应该特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，如果一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比，也未尝不可。
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2024-03-19 13:07:47
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文章目录1 为什么需要RNN1.1RNN的应用场景1.2 DNN和CNN不能解决的问题2 RNN的网络结构2.1 RNN基础结构2.2 不同类型的RNN3 RNN的优化算法BPTT4 LSTM5 GRU 1 为什么需要RNN1.1RNN的应用场景1 模仿论文（生成序列）。输入是一堆的论文文章，输出是符合论文格式的文本。 2 模仿linux 内核代码写程序（生成序列） 3 模仿小四写文章(生成文本
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2024-05-29 08:17:37
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总体思想：1、同时使用CNN-RNN进行图像特征的学习，对RGB-D图像进行分类2、使用单层CNN提取图像低维特征，使用这种方法的原因在于这种低维特征能够允许物体的部分形变，从而具有一定的鲁棒性。将单层CNN的输出作为输入输入至RNN中，让RNN去学习特征间的组合关系（应该也可以理解为是RNN学习到的隐关系）3、尝试探索新的用于机器视觉的深度学习架构，在之前的用于自然语言处理和计算机视
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2024-07-26 07:55:45
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卷积神经网络（CNN）高级——GoogLeNet超参数：卷积核的大小就是一个超参数信息融合：举个例子，就是没门科目的分数*权重1，然后再Σ科目*权重1，即总分，这就是信息融合；说白了就是多个Channel的卷积加起来最后的那个值，就是信息融合3. 1*1卷积核：最主要的作用是改变通道数，从而减少运算数量（以下图为例：输入的Channel如果是3的话，那么1*1卷积核的Channel也得是3，但是最
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2024-04-07 12:44:52
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