深度学习中 FNN、CNN 与 RNN:异同剖析
demi 在 周三, 03/26/2025 - 17:38 提交
在深度学习蓬勃发展的当下,前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)成为了构建智能系统的重要基石。
在深度学习蓬勃发展的当下,前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)成为了构建智能系统的重要基石。
在本文中,我们将探讨 RNN 的架构、它们的应用、挑战以及克服它们的技术。
近期,清华大学温玉辉博士后、刘永进教授、中科院计算所副研究员高林、香港城市大学傅红波教授等合作,在CVPR2021上发表论文,提出了一种基于标准化生成流(Glow)的自回归运动风格迁移方法,并在GitHub上开源了Jittor代码。
机器学习领域是巨大的,为了学习不迷路,可以从以下列表帮助学习。它概述深度学习的一些学习细节。
RNN最大的不同之处就是在层之间的神经元之间也建立的权连接,相比一般的神经网络来说,他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义,RNN就能够很好地解决这类问题。
神经网络是深度学习的载体,而神经网络模型中,最经典非RNN模型所属,尽管它不完美,但它具有学习历史信息的能力。
在循环神经网络可以用于文本生成、机器翻译还有看图描述等,在这些场景中很多都出现了RNN的身影。
深入了解DNNs,CNNs以及RNNs中的Dropout来进行正则化,蒙特卡洛不确定性和模型压缩的方法。
深度信念网络(Deep Belief Nets),是一种概率生成模型,能够建立输入数据和输出类别的联合概率分布。深度信念网络通过采用逐层训练的方式,解决了深层次神经网络的优化问题,通过逐层训练为整个网络赋予了较好的初始权值,使得网络只要经过微调就可以达到最优解。
感知机包含有输入层、输出层和一个隐藏层。输入的特征向量通过隐藏层变换到达输出层,由输出层得到分类结果。