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
CNNRNN递归神经网络（RNN）是一类包含内部状态的神经网络。 RNN能够编码动态时间行为，因为其在单元之间的连接形成有向循环。 RNN的内部状态可以被视为存储器状态，其包含当前输入和先前存储器的信息。 因此，RNN具有“记住”先前输入和输出的历史的能力。 RNN广泛应用于依赖于上下文的预测框架，例如机器翻译.LSTMLSTM算法全称为Long short-term memory，最早由 Sep
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2023-08-04 14:01:01
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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
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
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
目录 1、AlexNet网络模型2、VGG网络模型3、Inception模型（googleNet）3.1[v1]3.2[v2]3.3[v3]4 ResNet1、AlexNet网络模型2012年，Alex等人提出的AlexNet网络在ImageNet大赛上以远超第二名的成绩夺冠，卷积神经网络乃至深度学习重新引起了广泛的关注。主要特点有：更深的网络结构使用层叠的卷积层，即卷积层+卷积层+池化
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，
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
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
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
作者 | 余文毅
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，
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：  
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
一、BP（反向传播算法）
在介绍RNN、CNN之前，需要先讲一下神经网络的训练学习中，一个常用的训练算法，即反向传播。从一般的神经网络到RNN等，均是用该算法进行参数训练。这段内容主要参照了下列博客http://galaxy.agh.edu.pl/~vlsi/AI/backp_t_en/backprop.html
以下图的神经网络为例
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。
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
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
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
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
高产似母猪今日变弯小技巧：RNN和CNN的区别结论：RNN(循环神经网络)，当前节点的输入包含之前所有节点信息。CNN(卷积神经网络)，当前节点的输入以树结构形式仅包含上一层节点信息CNN神经网络：人类的视觉总是会关注视线内特征最明显的点。 RNN神经网络：事物的发展是按照时间序列展开的，即前一刻发生的事物会对未来的事情的发展产生影响。绫波丽镇楼RNN(循环神经网络)，和CNN(卷积神经网络)是深
