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卷积神经网络用于
卷积神经网络
和深度神经网络的区别是什么
答:
主要区别是在多层感知机中,对层定义和深度处理方法不同。深度神经网络模仿人脑思考方式,首先逐层构建单层神经元,这样每次都是训练一个单层网络。当所有层训练完后,使用wake-sleep算法进行调优。
卷积神经网络
通过“卷积核”作为中介。同一个卷积核在所有图像内是共享的,图像通过卷积操作后仍然保留原先的...
卷机
神经网络
中的对输入图像的过滤器是什么?这里的过滤器怎么理解_百 ...
答:
解决这类问题的一种简单方法是对隐含单元和输入单元间的连接加以限制:每个隐含单元仅仅只能连接输入单元的一部分。例如,每个隐含单元仅仅连接输入图像的一小片相邻区域。这也是
卷积神经网络
的基本思想,它是一种特殊的MLP,这个概念是从生物里面演化过来的. 根据Hubel和Wiesel早期在猫的视觉皮层上的工作, ...
卷积神经网络
的学习是不是就是学习卷积核?
答:
在单纯的CNN网络中,或者说在某层CNN网络中,是的。
卷积
核的目的,就是为了重复利用普通
神经网络
(比如,全连接网络)的权重参数,达到减少全局参数数量,减少训练的计算量的目的。
增益在
卷积
中的作用有哪些?
答:
提高模型的泛化能力:在深度学习中,通过对输入数据进行增益调整,可以使模型更加关注于数据的局部特征,从而提高模型的泛化能力。例如,在
卷积神经网络
(CNN)中,通过对输入图像进行增益调整,可以使网络更加关注于图像的局部纹理和边缘信息,从而提高图像分类和识别的准确性。实现自适应增益控制:在某些应用...
利用
神经网络
进行文本分类算法综述(持续更新中)
答:
基于词向量表示,本文提出利用
卷积神经网络
来进行文本分类。其算法如上图所示: 在本文中,作者尝试了多种不同的词向量模式: 在上一篇文章中CNN网络的输入一般是预训练好的词向量,而在本文中作者提出一种直接将embedding训练与分类任务结合在一起,且能有效提取/保留词序信息,也即有效训练出n-gram的模型方法,其实也可以...
卷积神经网络
的应用领域包括
答:
卷积神经网络
应用领域包括如下:1、自然
语言
处理:CNN可以用于自然语言处理任务,例如文本分类、情感分析、语言模型等。通过将文本转换为矩阵形式,CNN可以学习文本中的特征并对其进行分类或生成。2、图像识别和处理:CNN在图像识别领域的表现已被广泛证实。例如,在MNIST手写数字识别任务中,CNN可以准确地区分和...
卷积
核的主要作用有哪些?
答:
卷积核是深度学习中的一个重要概念,尤其在
卷积神经网络
(CNN)中起着至关重要的作用。它的主要作用可以概括为以下几点:特征提取:卷积核的主要作用是在输入数据(如图像)上进行滑动,通过与输入数据的局部区域进行逐点相乘并求和,从而提取出局部特征。这些局部特征可以被认为是输入数据的一种抽象表示,...
cnn词汇量多少
答:
6000-9000。CNN(
卷积神经网络
)的词汇量没有一个确切的固定值,取决于具体的实现和训练数据。在使用CNN进行自然
语言
处理任务时,会使用预训练的词向量模型(如Word2Vec或GloVe)来表示词汇,这些模型通常会包含大量的词汇。范围在6000-9000之间。
神经网络
(深度学习)的几个基础概念
答:
从广义上说深度学习的网络结构也是多层神经网络的一种。传统意义上的多层神经网络是只有输入层、隐藏层、输出层。其中隐藏层的层数根据需要而定,没有明确的理论推导来说明到底多少层合适。而深度学习中最著名的
卷积神经网络
CNN,在原来多层神经网络的基础上,加入了特征学习部分,这部分是模仿人脑对信号处理...
经典深度
神经网络
架构解析 - VGG,ResNet,Inception
答:
VGG Net 与之前的经典网络结构相比最突出的特征是大量的使用 3x3 (部分架构中还采用了 1x1 )的小卷积核,并且采用 same padding 来维持卷积前后的 w 和 h,Feature map 的缩放完全交给 2x2 的 max pooling 层来完成,此后基本上所有的
卷积神经网络
的卷积核都采用 3x3 的尺寸。也正因为采用这个...
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