[转帖]CNN、RNN、DNN的一般解释

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CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别? https://www.zhihu.com/question/34681168 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别?以及他们的主要用途是什么?只知道CNN是局部感受和参数共享,比较适合用于图像这方面.刚入门的小白真心求助首先,我感觉不必像 @李Shawn 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…

[转帖]CNN、RNN、DNN的一般解释

CNN.RNN.DNN的一般解释 https://www.jianshu.com/p/bab3bbddb06b?utm_campaign=maleskine&utm_content=note&utm_medium=seo_notes&utm_source=recommendation 0.0952017.10.16 19:10:36字数 3,145阅读 4,648 CNN(卷积神经网络).RNN(循环神经网络).DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别? 转自知乎科言君的…

用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,…

[转] 用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖…

使用Keras搭建cnn+rnn， BRNN，DRNN等模型

Keras api 提前知道: BatchNormalization, 用来加快每次迭代中的训练速度 Normalize the activations of the previous layer at each batch, i.e. applies a transformation that maintains the mean activation close to 0 and the activation standard deviation close to 1. TimeDistri…

深度学习-CNN+RNN笔记

以下叙述只是简单的叙述,CNN+RNN(LSTM,GRU)的应用相关文章还很多,而且研究的方向不仅仅是下文提到的1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注.2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类.3. CNN特征提取用于对话问答图片问答.还有很多领域,比如根据面目表情判断情感,用于遥感地图的标注,用于生物医学的图像解析,用于安全领域的防火实时监控等.而且现阶段关于CNN+RNN的研究应用相关文章更加多样,效果越来越好,我们可以通过谷歌学术参阅这些文章,而且大部分可免费下载阅读,至…

CNN & RNN 及一些常识知识（不断扩充中）

参考: http://blog.csdn.net/iamrichardwhite/article/details/51089199 一.神经网络的发展历史五六十年代,提出感知机八十年代,提出多层感知机,也就是神经网络,神经网络的层数直接决定了它对现实的刻画能力. 但是,多层神经网络带来了一些问题: 优化函数越来越容易陷入局部最优解梯度消失现象更加严重 06年,Hinton利用预训练方法缓解了局部最优解问题,将隐含层推动到了7层,神经网络有了真正意义上的深度,解开了深度学习DNN的热潮.近期…

[转帖]七牛云对HTTPS 的解释

感觉对RTT 还有建立连接的说明挺好的转帖一下学习 https://www.cnblogs.com/qiniu/p/6856012.html 序•魔戒再现几天前,OpenSSL 官方宣布即将发布的新版本 (OpenSSL 1.1.1) 将会提供 TLS 1.3 的支持,而且还会和之前的 1.1.0 版本完全兼容,这当然是个好消息.如果说 HTTP/2 是当前互联网 Web 发展的讨论热点之一,那么下一个热点应该就是 TLS 1.3 了. 谈到 TLS 那么就不得…

tensorflow cnn+rnn基本结构

#CNN x = tf.placeholder(tf.float32,[None,input_node],name="x_input") y_ = tf.placeholder(tf.float32,[None,output_node],name="y_output") #input-->layer1 w_1 = tf.Variable(tf.truncted_normal([input_node,L1_node],stdev=0.5)) b_1 = tf.V…

tflearn中一些CNN RNN的例子

lstm.py # -*- coding: utf-8 -*- """ Simple example using LSTM recurrent neural network to classify IMDB sentiment dataset. References: - Long Short Term Memory, Sepp Hochreiter & Jurgen Schmidhuber, Neural Computation 9(8): 1735-1780, 1…

对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络

Keras 是一个兼容 Theano 和 Tensorflow 的神经网络高级包, 用他来组件一个神经网络更加快速, 几条语句就搞定了. 而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍. 今天来对比学习一下用 Keras 搭建下面几个常用神经网络: 回归 RNN回归分类 CNN分类 RNN分类自编码分类它们的步骤差不多是一样的: [导入模块并创建数据] [建立模型] [定义优化器] [激活模型] [训练模型] [检验模型] [可视化结果…

[转帖]nginx sendfile tcp_nopush tcp_nodelay参数解释

nginx sendfile tcp_nopush tcp_nodelay参数解释 2013-06-25 13:59:40 zmj_88888888 阅读数 20425 文章标签: nginxtcp_nodelaytcp_nopushtcp_corknagle更多分类专栏: nginx 版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/zmj_88888888/article/deta…

放弃幻想，全面拥抱Transformer：自然语言三大特征抽取器CNN/RNN/Transformer比较

参考: https://zhuanlan.zhihu.com/p/54743941…

【DNN发布包解释】package 包裹

package 包裹 owner 主人 dependency 附属国 azureCompatible 天青兼容 releaseNotes 发行说明 license 许可证 CoreVersion 核心版本构成要素 components Script 脚本 ResourceFile 源文件 Module 模块(模块指向的页面) Assembly 装配…

tf识别非固定长度图片ocr（数字+字母 n位长度可变）- CNN+RNN+CTC

先安装必须的库 tensorflow_gpu==1.15.0 numpy opencv_python github: https://github.com/bai-shang/crnn_ctc_ocr_tf 下载数据集: http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/data/text/mjsynth.tar.gz要10G 然后解压缩,估计完整解压完需要1天 find ./mnt/ | xargs ls -d | grep jpg > image_list_all.txt #…

比特大陆发布终端 AI 芯片端云联手聚焦安防

雷帝网乐天 10月17日报道比特大陆今日正式发布终端人工智能芯片BM1880,一同发布的还有基于云端人工智能芯片 BM1682 的算丰智能服务器 SA3.嵌入式AI迷你机 SE3.3D 人脸识别智能终端以及基于 BM1880 的开发板.AI模块.算力棒等产品. 比特大陆产品战略总监汤炜伟表示,比特大陆云端人工智能芯片以9个月的速度快速迭代,基于芯片的相关产品在实际运行中表现良好,合作正在广泛展开,很多安防项目持续落地. "同时,由于目标市场应用需要端云一体化的 AI 解决方案,为了更好地满足…

【深度学习篇】---CNN和RNN结合与对比，实例讲解

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空间扩展,神经元与特征卷积:RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算 …

[深度思考]·为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢？

为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢? 个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/ 1.问题引出 CNN与RNN都是采用parameter sharing(参数共享)单元,滑动遍历的结构,为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢? 2.个人愚见: CNN,RNN共享单元和滑动结构类似,区别在于RNN具有记忆功能,被遍历的单元具有因果联系作用(记忆信息传送),上一时刻隐层的状态参与到了这个时刻的计算过程中,这句话的举例说明就是第一个…

三大特征提取器（RNN/CNN/Transformer）

目录三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介循环神经网络RNN 传统RNN 长短期记忆网络(LSTM) 卷积神经网络CNN NLP界CNN模型的进化史 Transformer 3.1 多头注意力机制(Multi-Head Attention) 位置编码(Positional Encoding) 残差模块(Residual Block) Transformer小结三大特征提取器 - RNN.CNN和Transformer 简介近年来,深度学习在各个NLP任务中都取得…

[转]理解神经网络：从神经元到RNN、CNN、深度学习

神经网络是目前最流行的机器学习算法之一.随着时间的推移,证明了神经网络在精度和速度方面,比其他的算法性能更好.并且形成了很多种类,像CNN(卷积神经网络),RNN,自编码,深度学习等等.神经网络对于数据科学和或者机器学习从业者,就像线性回归对于统计学家一样.因此,对神经网络是什么有一个基本的理解是有必要的,比如,它是怎么构成的,它能处理问题的范围以及它的局限性是什么.这篇文章尝试去介绍神经网络,从一个最基础的构件,即一个神经元,深入到它的各种流行的种类,像CNN,RNN等. 神经元是什么?…

深度神经网络（DNN）是否模拟了人类大脑皮层结构？

原文地址:https://www.zhihu.com/question/59800121/answer/184888043 神经元在深度学习领域,神经元是最底层的单元,如果用感知机的模型, wx + b, 加上一个激活函数构成了全部,输入和输出都是数字,研究的比较清楚.别的不说,在参数已知的情况下,有了输入可以计算输出,有了输出可以计算输入. 但在神经科学领域,神经元并不是最底层的单位. 举例来说,有人在做神经元膜离子通道相关的工作.一个神经元的输入,可以分为三部分,从其他神经元来的电信号输入…

积神经网络(CNN)的参数优化方法

http://www.cnblogs.com/bonelee/p/8528863.html 积神经网络的参数优化方法——调整网络结构是关键!!!你只需不停增加层,直到测试误差不再减少. 积神经网络(CNN)的参数优化方法 from:http://blog.csdn.net/u010900574/article/details/51992156 著名: 本文是从 Michael Nielsen的电子书Neural Network and Deep Learning的深度学习那一章的卷积神经网络…

用CNTK搞深度学习（二）训练基于RNN的自然语言模型 ( language model )

前一篇文章用 CNTK 搞深度学习 (一) 入门介绍了用CNTK构建简单前向神经网络的例子.现在假设读者已经懂得了使用CNTK的基本方法.现在我们做一个稍微复杂一点,也是自然语言挖掘中很火的一个模型: 用递归神经网络构建一个语言模型. 递归神经网络 (RNN),用图形化的表示则是隐层连接到自己的神经网络(当然只是RNN中的一种): 不同于普通的神经网络,RNN假设样例之间并不是独立的.例如要预测“上”这个字的下一个字是什么,那么在“上”之前出现过的字就很重要,如果之前出现过“工作”,…

详解卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨前言总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)…

第二十节，使用RNN网络拟合回声信号序列

这一节使用TensorFlow中的函数搭建一个简单的RNN网络,使用一串随机的模拟数据作为原始信号,让RNN网络来拟合其对应的回声信号. 样本数据为一串随机的由0,1组成的数字,将其当成发射出去的一串信号.当碰到阻挡被反弹回来时,会收到原始信号的回声. 如果步长为3,那么输入和输出的序列如下图所示: 原序列 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 0 1 1 回声序列 null null null 0 1 1 0 1 0 1 1 0 0 1 1 如上表所示,回声序列的前三项是null,原…

循环神经网络-RNN进阶

这部分许多内容要类比CNN来进行理解和解释,所以需要对CNN比较熟悉. RNN的特点 1. 权值共享 CNN权值共享,RNN也有权值共享,在入门篇可以看到RNN结构图中,权重使用的是同样的字母为什么要权值共享 a. 减少weight,减少计算量,这点其实比较好理解. 试想10X10的输入,全连接隐藏层如果是1000个神经元,那就有100000个weight要计算: 如果是卷积神经网络,5X5的感受视野,只要25个weight.即使100个卷积核,才2500,不严谨,反正很少就对了. b. 参考…

卷积神经网络（CNN）在语音识别中的应用

前言总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性…

hello-循环神经网络（RNN）原理

主要的应用:机器翻译,自然语言处理,文本处理,语音识别, 图像描述生成 (Generating Image Descriptions), 图像问答QA.... 循环神经网络(RNN)原理通俗解释 1. RNN怎么来的? 2. RNN的网络结构及原理 3. RNN的改进1:双向RNN 4. RNN的改进2:深层双向RNN 4.1 Pyramidal RNN 5. RNN的训练-BPTT 6. RNN与CNN的结合应用:看图说话 7. RNN项目练手循环神经网络(RNN, Recurrent Ne…

pytorch之 RNN regression

关于RNN模型参数的解释,可以参看RNN参数解释 1 import torch from torch import nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters TIME_STEP = 10 # rnn time step INPUT_SIZE = 1 # rnn input size LR = 0.02 # learni…

CNN卷积神经网络在自然语言处理的应用

摘要:CNN作为当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,在图像分类领域做出了巨大贡献.本文从计算机视觉的用例开始,介绍CNN及其在自然语言处理中的优势和发挥的作用. 当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉.CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,也是当今绝大多数计算机视觉系统的核心技术,从Facebook的图像自动标签到自动驾驶汽车都在使用. 最近我们开始在自然语言处理(Natural Language Process…

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