66问答网
所有问题
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)有什么区别?
如题所述
举报该问题
推荐答案 2022-11-14
简单来说,卷积神经网络和循环神经网络都是深度学习的重要框架。区别在哪里呢?区别就在循环层上。卷积神经网络没有时序性的概念,输入直接和输出挂钩;循环神经网络具有时序性,当前决策跟前一次决策有关。举个例子,进行手写数字识别的时候,我们并不在意前一个决策结果是什么,需要用卷积神经网络;而自然语言生成时,上一个词很大程度影响了下一个词,需要用循环神经网络。
温馨提示:答案为网友推荐,仅供参考
当前网址:
http://66.wendadaohang.com/zd/Us9Dspsn2xUU2p2vvpv.html
相似回答
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)有什么区别?
答:
CNN在大型图像处理方面有出色的表现,目前已经被大范围使用到图像分类、定位等领域中。
相比于其他神经网络结构,卷积神经网络需要的参数相对较少
,使的其能够广泛应用。从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种...
CNN和RNN
在文本分类过程中的
区别
整理
答:
1、区别就在循环层上
。卷积神经网络没有时序性的概念,输入直接和输出挂钩;循环神经网络具有时序性,当前决策跟前一次决策有关。2、CNN:每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被称为前向神经网络。3、从广义上来说,NN(或是更美的DNN)确实可以认为包含了CNN、RNN这些...
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)有什么区别?
答:
区别就在循环层上
。卷积神经网络没有时序性的概念,输入直接和输出挂钩;循环神经网络具有时序性,当前决策跟前一次决策有关。举个例子,进行手写数字识别的时候,我们并不在意前一个决策结果是什么,需要用卷积神经网络;而自然语言生成时,上一个词很大程度影响了下一个词,需要用循环神经网络。
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 ...
答:
1、DNN:存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而,样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求,就出现了另一种神经网络结构——
循环神经网络RNN
。2、
CNN
:每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被称为前...
举例几种典型的
神经网络
答:
1.
卷积神经网络(CNN)
:卷积神经网络是用于图像和空间数据处理的神经网络,通过卷积层和池化层来捕捉图像的局部特征,广泛应用于图像分类、物体检测等领域。2.
循环神经网络(RNN)
:循环神经网络适用于处理序列数据,如时间序列和文本。通过引入时间维度,RNN可以考虑数据的上下文信息。3.生成对抗网络(GAN)...
神经网络
技术有哪些
答:
卷积神经网络
是专门用于处理具有网格结构数据的神经网络,如图像。它们通过卷积层来提取输入数据中的局部特征,并通过池化层来降低数据的维度,从而有效地识别图像中的模式。例如,在图像分类任务中,
CNN
能够自动学习图像的边缘、纹理和形状等特征,进而实现对不同类别图像的准确分类。
循环神经网络
则适用于处理...
大家正在搜
循环神经网络和卷积神经网络的区别
循环神经网络和卷积神经网络
递归神经网络与循环神经网络
有哪些经典的循环神经网络
反馈神经网络和RNN
卷积神经网络
递归卷积神经网络
深度循环神经网络
双向循环神经网络