[学习笔记] CNN与RNN方法结合
CNN与RNN的结合 问题 前几天学习了RNN的推导以及代码，那么问题来了，能不能把CNN和RNN结合起来，我们通过CNN提取的特征，能不能也将其看成一个序列呢？答案是可以的。 但是我觉得一般直接提取的特征喂给哦RNN训练意义是不大的，因为RNN擅长处理的是不定长的序列，也就是说，seq ...
原文：【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 CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 相同点： . . 传统神经网络的扩展。 . . 前向计算产生结果，反向计算模型更新。 . . 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。 不同点 . . CNN空间扩展，神经元与 ...
2018-09-04 00:16 0 19713 推荐指数：
相关推荐
RNN CNN Transformer 对比
RNN、CNN和Transformer是目前在NLP中最常用的三个特征抽取器，本篇博客将对它们三个做一下全面对比。 RNN 1、为何RNN能够成为解决NLP问题的主流特征抽取器 主要原因还是因为RNN的结构天然适配解决NLP的问题： （1）NLP ...
Deep Learning（深度学习)整理，RNN,CNN,BP
申明：本文非笔者原创，原文转载自：http://www.sigvc.org/bbs/thread-2187-1-3.html 4.2、初级（浅层） ...
拓端tecdat|TensorFlow 2.0 keras开发深度学习模型实例：多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）
原文链接：http://tecdat.cn/?p=15850 在本部分中，您将发现如何使用标准深度学习模型（包括多层感知器（MLP），卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN））开发，评估和做出预测。 开发多层感知器模型 多层感知器模型（简称MLP）是标准的全连接 ...
深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索
深度学习实战篇-基于RNN的中文分词探索 近年来，深度学习在人工智能的多个领域取得了显著成绩。微软使用的152层深度神经网络在ImageNet的比赛上斩获多项第一，同时在图像识别中超过了人类的识别水平。百度在中文语音识别上取得了97%的准确率，已经超过了人类的识别能力。 随着深度学习在越来越多 ...
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 ...
深度学习之从RNN到LSTM
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 ...