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- Transformer 和 cnn 是两条差异巨大的路径吗? - 知乎
cnn是硬件局限下的产物 cnn主要处理图像数据,T主要处理序列数据 cnn,MLP,T 资源有限就简化MLP 资源无限就堆叠MLP 从理论性质的角度,有差异的地方,例如全局性和局部性,也有相同的地方,金字塔也有全局性,mask也有局部性。 从效果上看,各有千秋,各有所长。 讨论巨大化的差异还是要有前提!
- 能否对卷积神经网络工作原理做一个直观的解释? - 知乎
足够通俗易懂了吧 下边关于CNN的讲解,是建立在你已经看过上边这篇文章的基础上哦! 2 从军体拳到降龙十八掌:从前馈神经网络到CNN 许多初学者在深度学习的学习过程中,通常都会从学习卷积神经网络(Convolutional Neural Network, 简称CNN)开始。
- CNN卷积神经网络的始祖文是哪篇? - 知乎
卷积神经网络 (CNN)的开创性工作可以追溯到 Yann LeCun 在 1998 年发表的论文,论文题目为:“Gradient-based learning applied to document recognition”。 这篇论文介绍了一种名为 LeNet-5 的卷积神经网络架构,主要应用于 手写数字识别 任务。
- 卷积神经网络 (CNN)学习资料推荐? - 知乎
CNN在图像领域取得了巨大的成功,其在NLP领域的尝试就变得自然而然,其中一个合理性就在于:卷积层具有局部特征提取的特性,继而可以考虑用来提取句子中类似n-gram的关键信息。 以下我们将介绍CNN在NLP领域中的几个经典网络结构。 3 1、TextCNN 3 1 1、简介
- 在 CNN 中,为什么要逐渐增加特征图的通道数? - 知乎
为什么要增加特征通道数,因为这就是在提取特征,每个通道专注不同的特征,有的是专注边缘,有的专注纹理,有的专注形状;高层次的CNN特征,有的专注鼻子、有的专注眼睛。 这些东西,显然不是3个通道能容纳的,通道越多,能容纳的特征就越多。
- CNN,是卷积神经网络,LCNN,是什么? - 知乎
动机 CNN的经典用例是执行图像分类,例如查看宠物的图像并确定它是猫还是狗。 这是一项看似简单的任务 – 为什么不使用普通的神经网络呢? 好问题。 原因1:图像很大 现在用于计算机视觉问题的图像通常是224×224或更大。
- CNN、RCNN、YOLO等和Alexnet、VGG等的关系是什么? - 知乎
CNN,卷积神经网络,是以卷积为核心的一大类网络。 LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet,属于CNN。 RCNN、Fast RCNN、Faster RCNN、YOLO、YOLOv2、SSD,也属于CNN,但和2是另一条路线。 从肤浅的层面说,2和3的区别在于,2属于用于图像分类的CNN,3属于用于目标检测的CNN。
- 脉冲神经网络(SNN)和卷积神经网络(CNN)的区别和关系是什么? - 知乎
个人觉得SNN识别图片的核心在于把单张细节丰富的图片转换成了多张图片的“劣质视频”(01脉冲数据),你确定这和视频任务里的RNN+CNN没有任何联系? 继续变成BNN后就可以类脑了? 所以SNN领域的研究者麻烦出来说一下,所谓类脑是什么,源于哪个改进?
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