TensorFlow学习（六）卷积神经网络CNN、循环（递归）神经网络RNN

最新推荐文章于 2025-05-20 15:03:17 发布
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本文首先探讨了传统神经网络存在的问题，并介绍了卷积神经网络（CNN）如何通过局部感受野、卷积核及池化等手段来克服这些局限性。随后，文章进一步讲解了循环神经网络（RNN）的基本原理及其长短期记忆（LSTM）结构。

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一、CNN
1.传统神经网络存在的问题
权值太多，计算量太大；
权值太多，需要大量样本进行训练；

经验之谈：训练数据是未知量的5到30倍
2.局部感受野
3.卷积核
每个卷积核可以得到一张图片不同的特征，不同的卷积核可以得到不同的特征
4.池化
max-pooling、meanpooling
二、RNN
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