展开

关键词

CNN vs.RNN vs.ANN——浅析深度学习中的三种神经网络

ANN也被称为前馈神经网络,因为输入只在正向处理: image.png ANN由3层组成:输入层、隐藏层输出层。输入层接受输入,隐藏层处理输入,输出层生成结果。本质上,每一层都试图学习某些权重。 ANN无法在处理序列数据所需的输入数据中捕获序列信息。现在来看看如何使用两种不同的架构来克服MLP的局限性:循环神经网络(RNN)卷积神经网络(CNN)。 首先从架构的角度来理解RNNANN之间的区别:ANN隐藏层上的循环约束变为RNN。 image.png正如您所见,RNN在隐藏状态上有一个循环连接。此循环约束确保在输入数据中捕获顺序信息。 卷积神经网络 (CNN) –什么是CNN 以及为什么使用它?卷积神经网络(CNN)目前在深度学习领域非常流行。这些CNN模型正被用于不同的应用领域,它们在图像视频处理项目中特别流行。 卷积神经网络(CNN)的优势CNN会自动学习过滤器,而不会明确提及。这些过滤器有助于从输入数据中提取正确的相关的特征。 image.pngCNN从图像中捕捉空间特征。

1.3K41

全连接网络到卷积神经网络逐步推导(组图无公式)

摘要: 在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢? 2.基于全连接网络的图像分析现在一起看看人工神经网络是如何对进行处理的,以及CNN为什么在时间内存上相较于全连接网络更高效。如图1所示,输入的是一个3x3大小的灰度图。 例子中使用小尺寸的图像是为了方便讲解,而不是表明ANN只能处理小尺寸的图像。 ?在输入ANN时,图像会转变为像素矩阵。 例如,若网络具有两个隐层,分别有9050个神经元,那么输入层第一隐藏层之间的参数数目是9x90=810,两个隐藏层之间的参数数目为90x50=4500,该网络的参数总数为810+4500=5310。 6.卷积神经网络(CNN)由于CNN使用权重共享,使用较少的参数,这使得CNN网络结构一般层数比较多,这是全连接网络无法具有的特性。

17420
  • 广告
    关闭

    云加社区有奖调研

    参与社区用户调研,赢腾讯定制礼

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    人人都能读懂卷积神经网络:Convolutional Networks for everyone

    首先介绍了卷积神经网络(CNN人工神经网络(ANN)的不同,然后详细解释了卷积神经网络的各种概念:卷积核、pooling层、激活函数、全连接层、过拟合等问题,最后用python实现一个MNIST分类的 CNN结构。 Convolutional Networks for everyone构建卷积神经网络(CNN)并不是一项巨大挑战,并不是只有数据科学家机器学习工程师才可以做到。 ▌CNN的网络结构与ANN有什么不同--------1. ConvNet体系结构明确地规定输入是图像。2. 它们的体系结构不同于前馈神经网络,通过减少要学习的参数数量来提高它们的效率。3. ▌实现cnn--------??让我们尝试在MNSIT数据集中实现CNN

    49790

    全连接网络到卷积神经网络逐步推导(组图无公式)

    摘要: 在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢? 在图像分析中,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)在时间内存方面优于全连接网络(Full Connected, FC)。这是为什么呢? 2.基于全连接网络的图像分析现在一起看看人工神经网络是如何对进行处理的,以及CNN为什么在时间内存上相较于全连接网络更高效。如图1所示,输入的是一个3x3大小的灰度图。 例如,若网络具有两个隐层,分别有9050个神经元,那么输入层第一隐藏层之间的参数数目是9x90=810,两个隐藏层之间的参数数目为90x50=4500,该网络的参数总数为810+4500=5310。 图像10 6.卷积神经网络(CNN)由于CNN使用权重共享,使用较少的参数,这使得CNN网络结构一般层数比较多,这是全连接网络无法具有的特性。

    65921

    使用 Python 实现的卷积神经网络初学者指南

    ---- 磐创AI分享 来源 | geekwire编辑 | 白峰目录卷积神经网络简介其组成部分输入层卷积层池化层全连接层CNN 在数据集上的实际实现 CNN简介卷积神经网络是一种专为处理图像视频而设计的深度学习算法 这是因为ANN有一些缺点:对于 ANN 模型来说,训练大尺寸图像不同类型的图像通道的计算量太大。它无法从图像中捕获所有信息,而 CNN 模型可以捕获图像的空间依赖性。 CNN的组成部分CNN模型分两步工作:特征提取分类特征提取是将各种过滤器图层应用于图像以从中提取信息特征的阶段,完成后将传递到下一阶段,即分类,根据问题的目标变量对它们进行分类。 全连接层(如我们在 ANN 中所使用的)用于将输入图像分类为标签。该层将从前面的步骤(即卷积层池化层)中提取的信息连接到输出层,并最终将输入分类为所需的标签。CNN 模型的完整过程可以在下图中看到。 分类数据集,我们在ANN的实际实现的上一篇博客中使用了该数据集。

    7220

    深度学习在药物发现领域的兴起

    将在本问中讨论的架构是卷积神经网络(CNN),递归神经网络(RNN)完全连接的前馈网络。 DL的最近发展使ANN得以复兴。DL与传统ANN之间的主要区别在于神经网络的规模复杂性。由于计算机硬件在早期的局限性,DL使用大量的隐藏层,而传统的ANN通常只能提供一个或两个隐藏层。 (a)完全连接的深度神经网络(DNN),(b)卷积神经网络(CNN),(c)递归神经网络(RNN)(d)自动编码器(AE)另一种非常流行的NN是CNN,它被广泛用于图像识别。 由于每个滤波器共享相同的参数,CNN在很大程度上减少了所学习的自由参数的数量,从而降低了消耗的内存并提高了学习速度。它在图像识别中胜过了其他类型的机器学习算法。ANN的另一个变体是RNN。 使用Caffe DL框架定义训练多层CNN模型。CNN评分在CSAR靶标间姿势预测数据集 上优于AutoDock Vina,但对姿势的靶标内部排名表现更差。

    27340

    图像搜索|高维空间最近邻逼近搜索算法

    具体的取决于向量的形式,有的先用cnn提取特征向量,可以计算其cos距离,有的提取之后对其进行哈希编码,先用汉明距离进行粗排,之后按照欧式距离进行重排。 这个时候就需要考虑使用一些快速计算的方法——ANNANN一看到ANN,第一反应应该是人工神经网络,这里是Approximate Nearest Neighbor,近似邻居算法。 几乎所有的ANN方法都是对全空间的划分,大多数使用的树模型,详细的介绍可以上网查询一下,这里介绍本人使用过的nmslib包讲解。 NMSLIB项目地址:https:github.comnmslibnmslib非度量空间库(NMSLIB)是一种高效的跨平台相似性搜索库用于评估相似性搜索方法的工具包。核心库并没有任何第三方依赖。 NMSLIB是一个可扩展的库,这意味着可以添加新的搜索方法距离函数。NMSLIB可以直接在C ++Python中使用。

    79620

    深度 | 利用进化方法自动生成神经网络:深度进化网络DENSER

    这项工作的主要贡献是:DENSER,一种基于进化原理的通用框架,可自动搜索具有不同层次类型或目标的大型深度网络的适当结构参数设置;一个自动生成的 CNN,在没有任何先验知识的情况下,对 CIFAR- 新方法:DENSER为了促进 ANN 的结构参数的进化,我们提出了 DENSER:深度进化网络结构表征。DENSER 结合了遗传算法(GA)动态结构语法演变(DSGE)的基本思想。 表示方法每个解决方案通过一个有序的前馈层序列及其各自的参数对 ANN 进行编码;学习任何其他超参数也可以对每个个体进行编码。 为了分析进化拓扑的广泛性可扩展性,我们将采用最好的 CNN 拓扑机构,并对 CIFAR-100 基准的分类进行测试。 用于 CIFAR-10 的 CNN我们在 CIFAR-10 数据集的分类任务上进行了 10 次生成 CNN 的进化实验。对于生成的网络,我们分析了它们的适应性(即分类任务的准确性)隐藏层的数量。?

    64350

    人工神经网络真的像神经元一样工作吗?

    尽管从高层概念上说,ANN(人工神经网络)受到了大脑中的神经元神经网络的启发,但这些概念的ML实现大脑的工作方式大有径庭。 很酷的一件事情是,CNN 原本主要借鉴的是架构(对应特定形状或模式的较小的核过滤器,每次应用于较小的区域)。 然而,多年之后,当 ML 研究人员开发了新的可视化 CNN 隐藏层的技术后,人们发现 CNN 表示图像的方式视皮层的层次表示十分类似——从表示简单模式的第一层开始,较深的层复合出复杂形状对象。? 离子通道微电位差控制脉冲的触发,细胞体中的脉冲将沿着轴突传播。大量我们尚未理解的机制……这些相比,ANN 中使用的参数、权重、线性函数、激活函数十分简单粗暴。 在此之上,大脑中的神经元的整体架构要比大多数 ANN 复杂得多,特别是常见的前馈网络相比(前馈网络的每一层只前一层、后一层连接)。

    34530

    最适合练手的10大机器学习开源项目,赶紧收藏!

    1385,主题包含:Tensorflow, Augmentation, AlphaGo Zero, NSynth, Deep Neuroevolution, Person Blocker, TCN, Ann Rank 1:TensorFlow.js(6129 stars on Github,来自TensorFlow团队)该项目是一个开源的硬件加速 JavaScript 库,可在浏览器中训练部署机器学习模型 通过 Open NSynth Super,开发者可借助简单的硬件接口来创建探索新的声音。 Mask R-CNN助你一键“除”人。 :https:github.comlocuslabTCNRank 9:Ann-visualizer(654 stars on Github,来自Prodi Code)ANN Visualizer 是一个

    46330

    精选10大机器学习开源项目 !(附链接)

    1385,主题包含:Tensorflow, Augmentation, AlphaGo Zero, NSynth, Deep Neuroevolution, Person Blocker, TCN, Ann Rank 1:TensorFlow.js(6129 stars on Github,来自TensorFlow团队)该项目是一个开源的硬件加速 JavaScript 库,可在浏览器中训练部署机器学习模型 通过 Open NSynth Super,开发者可借助简单的硬件接口来创建探索新的声音。 Mask R-CNN助你一键“除”人。 :https:github.comlocuslabTCNRank 9:Ann-visualizer(654 stars on Github,来自Prodi Code)ANN Visualizer 是一个

    32990

    推荐 | 7个你最应该知道的机器学习相关github项目

    包括谷歌Facebook在内的(几乎)所有科技公司,都会在GitHub上上传他们的开源项目代码,以利于社区发展与大家的进步。 该算法使用基于MS COCO数据集上预训练的Mask R-CNN模型。更加锦上添花的是?它不需要用GPU!!!算法不仅仅只可以应用于人体的遮挡(block),而且还可以遮挡其他目标。 该模型(Astronet)基于卷积神经网络(CNN)。3. ANN Visualizer(神经网络可视化)ANN Visualizer是一个开源python库。 4.Fast Pandas 任何python初学者都感叹pandas的灵活性强大功能。作为一名数据科学研究者,你需要考虑从多个角度去解决某个问题。 Tensorflow HubTensorFlow Hub是一个发布、发现重用TensorFlow中机器学习模块部分的平台。

    48240

    假期充电 | 10大机器学习开源项目推荐(Github平均star为1385)

    1385,主题包含:Tensorflow, Augmentation, AlphaGo Zero, NSynth, Deep Neuroevolution, Person Blocker, TCN, Ann 通过 Open NSynth Super,开发者可借助简单的硬件接口来创建探索新的声音。 Mask R-CNN助你一键“除”人项目地址:https:github.comminimaxirperson-blocker▌Rank 8:TCN(498 stars on Github,来自Zico Kolter)序列建模基准时域卷积网络项目地址:https:github.comlocuslabTCN▌Rank 9:Ann-visualizer(654 stars on Github,来自Prodi Code)ANN Visualizer 是一个 Python 库,可以用一行代码可视化人工神经网络,利用 Python 的 graphviz 库创建一个整洁的可视化神经网络。

    24620

    假期充电 | 10大机器学习开源项目推荐(Github平均star为1385)

    1385,主题包含:Tensorflow, Augmentation, AlphaGo Zero, NSynth, Deep Neuroevolution, Person Blocker, TCN, Ann 通过 Open NSynth Super,开发者可借助简单的硬件接口来创建探索新的声音。 Mask R-CNN助你一键“除”人项目地址:https:github.comminimaxirperson-blocker▌Rank 8:TCN(498 stars on Github,来自Zico Kolter)序列建模基准时域卷积网络项目地址:https:github.comlocuslabTCN▌Rank 9:Ann-visualizer(654 stars on Github,来自Prodi Code)ANN Visualizer 是一个 Python 库,可以用一行代码可视化人工神经网络,利用 Python 的 graphviz 库创建一个整洁的可视化神经网络。

    20620

    清华大学「天机」芯片登上Nature封面:类脑加传统计算融合实现通用人工智能

    通常情况下,ANN SNN 在信息表征、计算哲学记忆组织方面具有不同的建模范式(图 2a)。 与之相反,ANN 主要与密集的乘法累加(MAC)运算激活转换有关;第三,SNN 中脉冲模式的处理需要可编程位存储器高精度存储器来存储膜电位、触发阈值不应期,而 ANN 只需要字节级存储器用于激活存储转换即可 如果将所有部件以相同的模式配置,一个 SNN 或 ANN 网络基元的同构范式可以支持许多单一范式模型,包括 SNN ANN(如多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络基于速率的生物启发神经网络)。 d:评估 FCore 在各种单一范式模型中的性能,包括 SNN、MLP、CNN(折叠或展开映射下)长短期记忆网络(LSTM)。e:左:一个大规模使用 ANN 树突状继电器实现 SNN 的例子。 C_en、A_en、V_en、T_en 分别表示 CNN、CANN、语音控制、转弯控制的启用信号。c:SNN 语音命令识别测试。产生最多脉冲的神经元表示结果分类。d:跟踪测试。

    26120

    清华大学「天机」芯片登上Nature封面:类脑加传统计算融合实现通用人工智能

    通常情况下,ANN SNN 在信息表征、计算哲学记忆组织方面具有不同的建模范式(图 2a)。 与之相反,ANN 主要与密集的乘法累加(MAC)运算激活转换有关;第三,SNN 中脉冲模式的处理需要可编程位存储器高精度存储器来存储膜电位、触发阈值不应期,而 ANN 只需要字节级存储器用于激活存储转换即可 如果将所有部件以相同的模式配置,一个 SNN 或 ANN 网络基元的同构范式可以支持许多单一范式模型,包括 SNN ANN(如多层感知器、卷积神经网络、循环神经网络基于速率的生物启发神经网络)。 d:评估 FCore 在各种单一范式模型中的性能,包括 SNN、MLP、CNN(折叠或展开映射下)长短期记忆网络(LSTM)。e:左:一个大规模使用 ANN 树突状继电器实现 SNN 的例子。 C_en、A_en、V_en、T_en 分别表示 CNN、CANN、语音控制、转弯控制的启用信号。c:SNN 语音命令识别测试。产生最多脉冲的神经元表示结果分类。d:跟踪测试。

    19310

    建筑师又在用人工智能做什么?(2019年第01期-02期)

    (Ng et al. 2019)同样用CNN进行图像分类,把建筑平面剖面图区分开来。 去年张砚同学的论文比较类似,(Lorenz et al. 2019)也使用ANN来简化环境运算,得到环境模拟数据的实施反馈。?? 设计认知方向的文章:(Uzun and Çolakoğlu 2019)是一篇标准的CNN做分类的文章。作者使用CNN来区分建筑平面图剖面图,简洁明了,通俗易懂。综合准确率在80%左右。? 作者巧妙的运用了ANN神经网络来学习有限元分析中的受力条件应对方法,然后使用生成的样本数据来训练神经网络,最后使用训练好的神经网络来根据用户给定的受力条件,生成结构选型。 作者把建筑形态转译为了特征向量,然后给到ANN神经网络里学习。特别的是,神经网络的输入输出是相同的数据。

    40220

    你真的看懂了登上Nature 封面的清华“天机”芯片?

    我们说这个新工作的核心是能够同时在芯片上高效实现人工神经网络ANN脉冲神经网络SNN,所谓的ANNSNN,事实上是神经网络发展过程的两个分支。欲了解其背景先了解其历史。 如果把无数这样的神经元连接起来,就构成了所谓的人工神经网络(ANN)。当下的深度学习工具,无论是CNN还是RNN,都是在这个方程基础上把更多的神经元连接起来加入不同的限制条件得来的。 清华的这个天机芯片在于 把神经拟态芯片深度学习芯片的优势结合起来,可以同时提高这两类神经网络ANNSNN的效率。我个人背景不是芯片,所以此处不在深谈,我们多从算法角度谈谈两者结合的意义。 最初的火车甚至跑不过马车,但是它的架构决定了它的上限马车不可同日而语,通过数年时间迭代,两者已是云泥之别。那么我们来看一下让ANNSNN同时在一个芯片上运行,带来的潜力是什么。 处理视觉信号的网络是经典的CNN卷积神经网络,属于人工神经网络ANN家族。

    68050

    这是一份开光的课程 |《神经网络》中文字幕版(1.3 & 1.4)

    之前介绍过,他是深度学习的开山祖师,三大巨头(另2位巨头是 Yann LeCun Yoshua Bengio,其中 Yann LeCun 是Facebook的人工智能研究总监,CNN(卷积神经网络) 1.1 为什么要学习机器学习 & 1.2 神经网络机制中的脑科学原理本文推送的是《Neutral Network for Machine Learning》这个系列的:1.3 简单的神经元模型1.4 ANN 线性激励神经元ReLU鼎鼎大名的Sigmoid又有何区别?这节课中,Hinton将为你一一解答。 1.4 ANN的MNIST学习范例以经典的手写数字识别问题为例,详细讲解神经网络是如何从杂乱无章的图像中学习到潜在特征,并完美地区分不同数字的。

    36870

    对比MATLAB、TorchTensorFlow

    图 4:面向 MNIST 数据的 2 层网络模型的一般架构5 卷积神经网络在本章节中,我们将介绍卷积神经网络(CNN ),该神经网络是一种重要强大的学习架构,其广泛用于计算机视觉应用。 我们展示了在所有提到的框架内如何构建训练这样一个神经网络,并且还探索了其最常用的功能在 MNIST 上进行一些试验以指出一些重要的特征。?图 8:面向 MNIST 数据的 CNN 模型的一般架构? 相反,我们希望提出一个有用的引导,可帮助人们进入广义上的 ANN 机器学习领域,从而根据个人背景要求来在环境中自我定位。 这里用到的 CNN 架构图 8 中给出的一样。结果是通过尝试使用尽可能相似的优化流程而得到的。在实际中,我们很难在 Matlab 内置的工具箱中应用特定的优化技术。 我们也跳过了使用 GPU 的 Matlab 在 ANN 上的 SGD,因为其训练函数不支持 GPU 计算(第 4 10 行)。

    946100

    相关产品

    • 云联网

      云联网

      云联网(CCN)提供全网互联服务 ,助力您实现各地域的云上、云下多点互联。云联网的智能调度、路由学习等特性 ,可帮助您构建极速、稳定、经济的全网互联 ,轻松满足在线教育、游戏加速、混合云等全网互联场景下的极速体验。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      扫码关注云+社区

      领取腾讯云代金券