CNN循环神经网络

最新推荐文章于 2025-03-31 20:15:00 发布
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基本概念：
在RNN中，隐层神经元的输出值都被保存到记忆单元中，下一次再计算输出时，隐层神经元会将记忆单元中的值认为是输入的一部分来考虑RNN中考虑了输入序列顺序，序列顺序的改变会影响输出的结果。简单地说就是t时刻的记忆不仅取决于t时刻的输入，还取决于t-1时刻的记忆。
BNN的结构图

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深入详解神经网络基础知识——理解前馈神经网络（ FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等概念及应用
编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。
12-16 2815
深入详解神经网络基础知识——理解前馈神经网络（ FNN）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等概念及应用
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 2万+
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。
CNN（循环卷积神经网络）
weixin_38368941的博客
04-18 1万+
这篇博客是看微软亚洲研究院的王井东讲解CNN做的笔记，图片居多。30分钟的视频，我看+写用了2个小时，可以说干货满满。适合已经对机器学习，CNN有一定了解的人，但对于CNN实践环节还不太清楚或者是想对最新的研究情况做进一步跟踪。视频资源见链接：https://v.qq.com/x/page/s05667eq28w.html视频主要从四个部分讲述CNN：卷积神经网络的基本架构、神经网络的组成、如何学...
CNN笔记（CS231N）——循环神经网络（Recurrent Neural Networks）
shanwenkang的博客
02-13 1222
递归神经网络 上一讲讲了CNN的架构，那么当我们把时间这个维度考虑进来了以后，我们就得到了递归神经网络（RNN）。RNN的输入输出可以是一对多、多对一、多对多，分别对应不同的应用场景 RNN的核心部分是如下公式，旧状态+当前输入，经过一个函数，得到了新状态，新状态会被送到下一个时候参与运算。我们的这个函数fw在不同时间是固定的。 普通RNN 一般来说这个fw函数是tanh函数，W是...
循环神经网络
Daybreak's blog
07-26 6210
循环神经网络（recurrent neural network，RNN）是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN: 借助循环核（cell）提取特征后，送入后续网络(如全连接网络 Dense) 进行预测等操作。RNN 借助循环核从时间维度提取信息，循环核参数时间共享。...
RNN和CNN(循环神经网络和卷积神经网络)
SeaSky_Steven的博客
03-02 1802
版权声明：本文为博主许佳佳原创文章，转载请务必注明出处。 https://blog.youkuaiyun.com/Double2hao/article/details/84451405 概要 本文科普性质偏多，主要讲一下神经网络中一些常见的概念，如果是完全不懂的小白也可以阅读。 本文参考：https://blog.youkuaiyun.com/v_JULY_v/article/details/51812459ht...
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）
qq_57128262的博客
12-05 2051
卷积神经网络和循环神经网络在神经网络领域都有着不可替代的地位。CNN 擅长处理具有网格结构的数据，通过局部感知和权值共享高效地提取特征，在计算机视觉等领域取得了卓越的成果；RNN 则专注于序列数据的处理，其循环结构赋予了它记忆和处理上下文信息的能力，在自然语言处理和时间序列预测等方面发挥着重要作用。随着深度学习技术的不断发展，这两种神经网络也在不断地演进和融合，例如在一些视频分析任务中，会同时结合 CNN 对视频帧的特征提取能力和 RNN 对视频序列的处理能力，以实现更精准的分析和理解。
基于循环神经网络CNN+长短期记忆网络的锂离子电池SOC估计方法
07-05
标题提到的“基于循环神经网络CNN+长短期记忆网络的锂离子电池SOC估计方法”就是这样一个深度学习应用实例。下面将详细解释这一技术及其实施过程。 首先，锂离子电池的SOC估计是电池管理系统（Battery Management ...
python实现神经网络，从入门到精通，CNN卷积神经网络，循环神经网络网络 使用pytorch库实现
04-05
本篇文章将深入探讨如何使用Python和PyTorch实现神经网络，包括基础的神经网络、卷积神经网络（CNN）以及循环神经网络（RNN），并以手写数字识别为例，展示具体应用。 首先，神经网络是模仿人脑神经元结构的一种...
神经网络——循环神经网络（RNN）
Krisit的博客
02-19 2万+
讲述了循环神经网络的原理以及在MATLAB中的实际运用
RACNN（循环自注意力分类）
10-28
循环自注意力，细粒度分类，Recurrent Attention Convolutional Neural Network（RA-CNN）是CVPR2017的Oral文章，针对细粒度（fine-grained）的分类
深度学习简介：卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）
最新发布
03-31 1431
深度学习是人工智能领域的重要分支，它通过模拟人脑的神经网络结构，帮助计算机理解和处理复杂的数据。在深度学习模型中，**卷积神经网络（CNN）** 和 **循环神经网络（RNN）** 是两种最具代表性的架构，分别在计算机视觉和自然语言处理等任务中取得了卓越的成绩。本文将对 CNN 和 RNN 进行介绍，并探讨它们的主要应用场景。
李宏毅机器学习笔记3——CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）
m0_63776870的博客
10-21 2979
卷积本质上是加权求和，信号处理过程中是时间上的加权求和，图像中是空间上的加权求和。
CNN(卷积神经网络)、RNN(循环神经网络)、DNN(深度神经网络)概念区分理解
热门推荐
Eddy_zheng的博客
02-29 10万+
1、相关知识从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括convolution layer 或是 LSTM 单元。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。2、神经网
深度学习中的循环神经网络（RNN）
xyk2795950571的博客
11-30 6168
本文介绍了深度学习中循环神经网络（RNN）的基本知识点，包括RNN的原理、应用场景以及使用Python和TensorFlow库实现简单RNN的代码示例。RNN作为一种具有记忆能力的神经网络模型，在序列数据处理中具有重要的应用价值。接下来我们将通过rnn模型来进行更多有趣的实战。
论文笔记(Cycle-CNN)
Karl51的博客
03-10 275
论文阅读（Cycle-CNN)
【机器学习】循环神经网络(RNN)介绍
鑫宝的博客
08-31 3126
循环神经网络(Recurrent Neural Network, RNN)是一种特殊类型的人工神经网络,专门设计用于处理序列数据,如文本、语音、视频等。与传统的前馈神经网络不同,RNN在隐藏层之间引入了循环连接,使得网络能够捕捉序列数据中的动态行为和时间依赖性。上图展示了一个简单的RNN结构,其中xtx_txt​表示时间步ttt的输入,hth_tht​表示时间步ttt的隐藏状态,oto_tot​表示时间步ttt的输出。可以看到,隐藏状态hth_tht​。
RNN(循环神经网络)详解
一去不复返的通信er
11-08 3715
RNN学习
cnn循环神经网络
03-19
### 卷积神经网络 (CNN) 与循环神经网络 (RNN) 原理及应用场景比较 #### CNN 的基本原理 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）是一种专门设计用于处理具有网格状拓扑结构数据的深度学习模型。它的...
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