五大网络CNN/RNN/GAN/LSTM/Transformer

最新推荐文章于 2025-03-24 06:57:16 发布
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本文深入探讨了五大关键的IT技术：卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、长短期记忆网络(LSTM)以及自注意力机制(Transformer)，分别阐述它们的基本原理和实际应用实现。

五大网络CNN/RNN/GAN/LSTM/Transformer原理和实现

深度学习网络架构与应用：CNN、RNN、GAN三大核心模型解析
专栏
05-04 1014
CNN、RNN和GAN作为深度学习领域的三大核心架构，各具优势且不断演进。CNN通过卷积层和池化层的组合，实现了高效的图像特征提取，在图像分类和目标检测任务中表现出色。从LeNet到ResNet再到Vision Transformer，CNN架构持续优化，处理能力不断提升。RNN通过循环结构捕捉序列依赖关系，在文本生成和时序预测中发挥重要作用。LSTM和GRU通过引入门控机制，有效缓解了长序列建模中的梯度问题，而与Transformer的融合进一步扩展了其应用范围。
常用神经网络-ANN/CNN/RNN/GAN/Transformer
咸鱼翻书
05-18 4112
深度学习中，五种常用神经网络介绍。
一文了解深度学习模型：CNN、RNN、GAN、transformer
Java_rich的博客
10-17 1万+
深度学习是一种模仿人脑神经网络结构和功能的机器学习方法，通过构建多层神经网络模型，自动从大规模数据中学习复杂的特征表示。其核心原理包括和层次化特征提取：通过多层非线性变换，逐步提取数据的高级语义特征端到端学习：直接学习输入与输出间的映射关系，无需人工干预这种机制使深度学习能有效处理高维、非线性数据，在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域展现出卓越性能。
深度学习体系结构——CNN, RNN, GAN, Transformers, Encoder-Decoder Architectures算法原理与应用
知来者逆的博客
04-14 4297
详细介绍深度学习架构卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）、生成对抗网络（GAN）、变换器和编解码器架构。
[神经网络与深度学习]RNN，GRU，LSTM，GAN，Transformer
weixin_56809732的博客
04-28 1030
生成器 G的 输入为隐空间的随机数据，它的作用是生成类似于真实样本的数据。例如某一个词元的影响至关重要，加入GRU可以在不给该词元指定一个非常大的梯度的情况下存储重要的信息。Transformer是由编码器和解码器组成的，编码器和解码器是基于自注意力的模块叠加而成的。编码器是由多个相同的层叠加而成的，每个层都有两个子层，包括多头自注意力汇聚和基于位置的前馈网络。如图所示为LSTM中包含的输入门，遗忘门和输出门，他们都通过sigmoid激活函数处理，所以这三个门的值都在（0,1）之间。
神经网络结构——CNN、RNN、LSTM、Transformer ！！
不要给自己设限，尝试更多可能（思所向 皆可往）
03-04 3万+
本文将从什么是CNN？什么是RNN？什么是LSTM？什么是Transformer？四个问题，简单介绍神经网络结构。神经网络结构通过卷积和池化操作有效地处理高维图像数据，降低计算复杂度，并提取关键特征进行识别和分类。网络结构用来提取图像的局部特征。用来大幅降低参数量级，实现数据降维。用来输出想要的结果。卷积神经网络（CNN）解决问题卷积操作提取图像特征，如边缘、纹理等，保留图像特征。池化操作大幅降低参数量级，实现数据降维，大大减少运算量，避免过拟合。工作原理。
深入了解深度学习模型：CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM与DBN
威哥说编程
03-24 1426
深度学习领域中的每个模型都有其独特的优势和适用场景。通过深入了解这些模型的工作原理、应用与优势，我们可以更好地根据实际问题选择合适的模型进行解决。随着技术的不断发展，这些模型也在不断进化，为我们带来更多智能化的应用解决方案。无论是在图像处理、自然语言处理、强化学习，还是在图数据分析等领域，这些模型的贡献都非常巨大。
深度学习神经网络算法分类与核心模型综述：CNN、RNN、GAN、Transformer及GNN在图像与序列任务中的应用解析
11-10
涵盖人工神经网络（ANN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）、生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、自编码器、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络...
AI-基本概念-MP/单层感知机/MLP/CNN/RNN/自注意力模型
深度安全实验室
10-28 1344
AI-基本概念-MP/单层感知机/MLP/CNN/RNN/自注意力模型
cnn，rnn，lstm，gan、transformer
04-04
Transformer摒弃了以往基于RNN的设计思路，转而采用自注意力机制（Self-Attention Mechanism），极大地提升了并行计算能力以及长距离上下文关联捕获的能力[^5]。 - **工作原理**: 编码器端接收输入序列并通过多头自...
从神经元到CNN、RNN、GAN…神经网
boatingMan的博客
02-24 1112
神经网络详细分类
八大神经网络
chen的博客
03-07 1871
1. CNN（Convolutional Neural Network）： 应用领域： 主要用于图像处理任务，如图像分类、目标检测和图像分割。 特点： 使用卷积层来检测图像中的空间模式和特征，通过池化层降低维度，最终通过全连接层进行分类。 2. RNN（Recurrent Neural Network）： 应用领域： 适用于序列数据，例如时间序列、自然语言处理任务。 特点： 具有循环连接，能够捕捉序列中的长期依赖关系，但在处理长序列时可能会面临梯度消失或梯度爆炸问题。 3. GAN（Generati
深度学习（3）之经典神经网络模型整理：神经网络、CNN、RNN、LSTM
yohnyang的博客
04-30 1万+
经典神经网络模型整理：神经网络、CNN、RNN、LSTM CNN模型汇总LeNet5 模型AlexNet 模型VGG模型Inception Net（GoogleNet）模型ResNet （残差网络） RNN模型（循环神经网络）为什么需要RNNRNN结构 LSTM（长短期记忆网络）模型GRU模型计算重置门r~t~和候选状态计算更新门z~t~和当前状态h~t~ 神经网络基础知识 本周主要对于神经网络的相关知识进行了学习，本文先整理神经网络学习中所需的一些基础知识，而..
深入探索AI核心模型：CNN、RNN、GAN与Transformer
码上飞扬的博客
01-10 2512
在人工智能领域，以上介绍的几种AI模型（CNN、RNN、LSTM、GAN、Transformer）各自具有独特的优势，并在多个领域取得了显著的成果。从图像处理到自然语言处理，从生成建模到强化学习，AI模型的应用正改变着我们的工作和生活。随着技术的不断进步，未来会有更多创新的模型和方法涌现，为我们提供更强大的工具和更广泛的应用场景。希望这篇文章能帮助大家更好地理解常用的AI模型及其应用，欢迎在评论区分享您的看法和实践经验！
一文看懂25个神经网络模型
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刘炫320的博客
06-17 25万+
1. 引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜在
【深度学习之神经网络（CNNRNNGAN）算法原理加实战】 lstm代码
beata2的博客
03-04 1934
# 构建计算图——LSTM模型 # embedding # LSTM # fc # train_op # 训练流程代码 # 数据集封装 # api: next_batch(batch_size) # 词表封装: # api: sentence2id(text_sentence): 句子转换id # 类别的封装： # api: category2id(tex...
深度学习基础（4）——CNN，RNN，GAN中常用术语及概念汇总
yimeixiaobai_的博客
05-25 1597
目录概述常用术语通用术语CNNRNNGAN 概述 常用术语 经验误差（empirical error）：也叫训练误差（training error），模型在训练集上的误差。 泛化误差（generalization error）：模型在新样本集（测试集）上的误差称为“泛化误差”。 模型欠拟合：在训练集以及测试集上同时具有较高的误差，此时模型的偏差较大； ​ 模型过拟合：在训练集上具有较低的误差，在测试集上具有较高的误差，此时模型的方差较大。鲁棒性 通用术语 CNN RNN GAN ...
浅谈CNN和LSTM（例子）
weixin_46800546的博客
05-03 7173
，，，
CheesyFabric_deepdive_analyst_7984_1764666209192.zip
最新发布
12-03
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