一、前述CNN和RNN几乎占据着深度学习的半壁江山，所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式，以及CNN和RNN的对比。二、CNN与RNN对比1.CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图：2.相同点： 2.1. 传统神经网络的扩展； 2.2. 前向计算产生结果，反向计算模型更新； 2.3. 每层神经网络横向可以多个神经元共存，纵向可以有多层神经网络连接。3.不同点： 3.1.CNN空间扩
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2024-09-24 19:24:39
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图神经网络（GNN）作为图表示学习的模型，建立在MLP架构之上，具有额外的消息传递，以允许特征在节点之间流动。作者通过引入一个被称为P-MLP的中间模型，将GNN性能增益的主要来源定位为其内在的泛化能力，P-MLP在训练中与标准MLP相同，但在测试中采用了GNN的体系结构。有趣的是，观察到P-MLP的表现一直与GNN持平（甚至超过），同时在训练中效率更高。这一发现为理解GNN的学习行为提供了一个新
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2024-05-17 07:49:27
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多层感知器分类器（MLPC）是基于前馈人工神经网络(ANN)的分类器。 MLPC由多个节点层组成。 每个层完全连接到网络中的下一层。 输入层中的节点表示输入数据。 所有其他节点,通过输入与节点的权重w和偏置b的线性组合,并应用激活函数,将输入映射到输出。 对于具有K + 1层的MLPC，这可以以矩阵形式写成如下： 中间层中的节点使用sigmoid（logistic）函数：
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2024-02-13 13:00:26
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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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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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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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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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前言在下面的文字里我将试着从代数学的角度给出CNN一些解析，希望能为读者带来一些启发。多层感知器在正式开始讲解之前，我认为有必要先说一说多层感知器，多层感知器（MLP）是一类前馈人工神经网络，MLP至少由三层节点组成:输入层、隐藏层和输出层。除输入节点外，每个节点都是一个神经元，使用非线性激活函数。一种称为反向传播的监督学习技术首先出现于MLP。它的多层结构和非线性激活将MLP与线性感知器区分开来
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2024-07-13 12:43:04
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文章目录摘要1. 介绍2. 卷积神经网络模型的特征生成2.1 概貌2.2 Feature Embedding2.3.1 Convolutional Layer2.3.2 Pooling Layer2.3.3 Recombination Layer2.3.4 Concatenation2.4 Deep Classifier2.4.1 Network Structure2.4.2 Batch Nor
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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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。在通过池化来降低卷积层输出的特征向量，同时改善结果（不易出现过拟合）。CNN不仅可以用于图像识
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2023-09-06 22:13:31
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目录1 textcnn2 textrnn3 textrcnn4 textrnn_att5 DPCNN6 Transformer1 textcnnText-CNN 和传统的 CNN 结构类似，具有词嵌入层、卷积层、池化层和全连接层的四层结构。 论文链接：https://arxiv.org/pdf/1408.5882.
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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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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作者：happy 导读本文构建了一种Attention-free、基于MLP的sMLPNet，主要将MLP模块中的token-mixing替换为稀疏MLP(sparse MLP, sMLP)模块，sMLPNet仅需24M参数即可在ImageNet数据及上取得81.9%top1精度，优于同等大小的CNN与Vision Transformer。Sparse MLP for Image Re
文章目录前言一、文献阅读Regularizing RNNs with LSTM cells LSTM细胞的正则化RNNSLong-short term memory unitsRegularization with Dropout论文小结二、浅学GNN图的特性对节点的映射节点嵌入的计算三、学习RNN1.one hot 和 embedding 向量2.为什么用RNN3.RNN模型从单层网络到经典的R
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$t$
从应用方面上来看，CNN用到做图像识别比较多，而RNN在做到语言处理多一点，如果拿来比喻的话，CNN如同眼睛一样，正是目前机器用来识别对象的图像处理器。相应地，RNN则是用于解析语言模式的数学引擎，就像耳朵和嘴巴。对于CNN神经网络，有一个基础的假设——人类的视觉总是会关注视线内特征最明显的点 RNN的假设——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。CNN1
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2023-10-09 11:03:32
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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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