关于卷积神经网络（CNN）与递归/循环神经网络(RNN)的入门学习

最新推荐文章于 2025-06-27 21:45:15 发布
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#深度学习 #机器学习

最近科研看了两篇论文，上面分别用了两种方法，一种是卷积神经网络，另一种则是递归神经网络，因为之前没有接触过神经网络这一块知识，故特地整理一下，方便自己了解。

卷积神经网络（CNN）

卷积神经网络（Convolutional Neural Network）简称CNN，CNN是所有深度学习课程、书籍必教的模型，CNN在影像识别方面的为例特别强大，许多影像识别的模型也都是以CNN的架构为基础去做延伸。另外值得一提的是CNN模型也是少数参考人的大脑视觉组织来建立的深度学习模型，学会CNN之后，对于学习其他深度学习的模型也很有帮助，本文主要讲述了CNN的原理。
在这里插入图片描述
从上面一张图片我们可以看出，CNN架构简单来说就是：图片经过各两次的Convolution, Pooling, Fully Connected就是CNN的架构了，因此只要搞懂Convolution, Pooling, Fully Connected三个部分的内容就可以完全掌握了CNN！

1.1 Convolution Layer卷积层

（卷积层提取形状特征）
卷积运算就是将原始图片的与特定的Feature Detector(filter)做卷积运算(符号⊗)，卷积运算就是将下图两个3x3的矩阵作相乘后再相加，以下图为例,有0∗0+0∗0+0∗1+0∗1+1∗0+0∗0+0∗0+0∗1+0∗1=00 *0 + 0*0 + 0*1+ 0*1 + 1 *0 + 0*0 + 0*0 + 0*1 + 0*1 =00∗0+0∗0+0∗1+

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AI人工智能爱酱～你的AI学习好帮手～
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大家好，我是爱酱。本篇將會系统梳理卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）和Transformer三大深度学习架构的原理、结构、优势、典型应用与数学表达。内容非常详细，并有友善的代码解释、流程解析等，适合初学者和进阶者系统理解。 注：本文章含大量数学算式、详细例子说明及大量代码演示，大量干货，建议先收藏再慢慢观看理解。新频道发展不易，你们的每个赞、收藏跟转发都是我继续分享的动力！
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