卷积神经网络-cnn和lstm

最新推荐文章于 2025-04-16 23:11:14 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： cnn lstm 深度学习
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文章目录

1. 卷积神经网络

1.1 卷积神经网络的基础

  1. CV领域发展
  2. 检测任务
  3. 分类和检索
  4. 超分辨率重构
  5. 医学任务
  6. 无人驾驶
  7. 人脸识别

1.2 卷积神经网络和传统的网络的区别

在这里插入图片描述
传统网络：像是一个二维
卷积神经网络：像是一个三维的 h * w *c

具体架构
在这里插入图片描述
卷积层：提取特征
池化层：压缩特征

1.3 卷积的作用

在这里插入图片描述
首先将图整体分割成很多小的区域， 目的是很多小的区域得到的特征值是不一样的，计算每个小区域得到的特征值的大小具体是多少
绿色的叫 执行一次卷积得到的特征图 Filter-Map

1.3.1 图像颜色通道

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多通道分别去做相同的事 比如RGB
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创新点！CNN与LSTM结合，实现更准预测、更快效率、更高性能！
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，，，
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卷积神经网络
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神经网络结构——CNN、RNN、LSTM、Transformer ！！
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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。
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【深度学习】——CNN结合LSTM模型
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需要注意的是，CNN与LSTM结合的具体架构和超参数设置需要根据具体的数据和任务需求进行调整，以获得最佳的性能。这样，LSTM可以利用卷积层提取的空间特征，并结合序列数据的时序信息进行建模。池化层：在卷积层之后添加池化层，以降低特征图的维度，并保留重要的特征信息。通常情况下，序列数据可以表示为三维的张量，其中第一维表示样本数，第二维表示时间步，第三维表示特征数。模型评估：使用验证集或测试集对训练好的模型进行评估，可以使用各种评估指标如准确率、精确率、召回率、F1分数等来评估模型的性能。
CNN-LSTM模型
xiqiyanyan_yi的博客
08-28 6674
CNN-LSTM模型结合了卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM），适用于处理融合了空间和时间信息的序列数据。这种模型可以在时间序列数据中提取空间特征（通过CNN）和时间依赖关系（通过LSTM），从而适用于许多任务，如视频分析、动作识别、气象预测等。- LSTM层用于处理序列中的时间依赖关系，从先前的状态中提取有关当前状态的信息。- 从CNN的最后一个卷积层中提取的特征图会被展平，并传递给LSTM层。- LSTM层具有遗忘门、输入门和输出门，类似于标准的LSTM结构。# 添加全连接层和输出层。
CNN_LSTM
HAHA的专栏
07-09 8772
使用LSTM代替CNN中的全连接层 import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np from sklearn.metrics import confusion_matrix from tensorflow.python.ops import rnn,rnn_cell import time from d
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