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    卷积网络循环网络结合-CNN+RNN

    CNN+RNN ? 相同点 都是传统神经网络的扩展; 前向计算产生结果,反向计算进行模型的更新; 每层神经网络横向可以多个神经元共存,纵向可以有多层神经网络连接。 不同点 CNN进行空间扩展,神经元与特征卷积;RNN进行时间扩展,神经元与多个时间输出计算; RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能;CNN则用于静态输出; CNN高级结构可以达到100+深度 组合方式 CNN特征提取,用于RNN语句生成->图片标注 ? RNN特征提取用于CNN内容分类->视频分类 ? CNN特征提取用于对话问答->图片问答 ? 视频行为识别 常用方法 CNN特征简单组合 ? 3D版本CNN ? RNN+CNN RNN用于CNN特征融合 CNN进行特征提取; LSTM判断; 多次识别结果进行分析。 ? RNN用于CNN特征筛选+融合 并不是所有的视频图像包含确定分类信息; RNN用于确定哪些frame是有用的; 对有用的图像特征融合; ?

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    【深度学习】含神经网络、CNNRNN推理

    个样本的梯度下降 2.7 向量化【vectorization】 2.8 向量化logistic回归 激活函数 3 神经网络 3.1 神经网络的表示 3.2 计算神经网络的输出 3.3单层感知器 4 卷积神经网络(CNN ) 4.1 边缘检测示例 4.2 Padding 5 循环神经网络【RNN】 5.1 序列模型 5.2 循环神经网络 5.3 通过时间的反向传播 6.注意力模型【Attention Model】 尤其体现在深度神经网络模型(如CNN)中,当模型增加N层之后,理论上ReLU神经元的激活率将降低2的N次方倍。 给定训练数据集,权重wi(i=1,2,… , n)以及阈值θ可通过学习得到,阈值θ可看作一个固定输入为-1.0的哑结点所对应的连接权重w(n+1),这样,权重和阈值的学习就可统一为权重的学习 4 卷积神经网络(CNN 卷积的分类 5 循环神经网络【RNN】 5.1 序列模型 5.2 循环神经网络 5.3 通过时间的反向传播 6.注意力模型【Attention Model】

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    TensorFlow2 keras深度学习:MLP,CNN,RNN

    p=15850 在本文中,您将发现如何使用标准深度学习模型(包括多层感知器(MLP),卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN))开发,评估和做出预测。 下面列出了在MNIST数据集上拟合和评估CNN模型的代码片段。 RNN在时间序列预测和语音识别方面也取得了一定程度的成功。 RNN最受欢迎的类型是长期短期记忆网络,简称LSTM。 您也可以在MLP,CNNRNN模型中添加Dropout层,尽管您也可能想探索与CNNRNN模型一起使用的Dropout的特殊版本。 下面的示例将一个小型神经网络模型拟合为一个合成二进制分类问题。 您可以对MLP,CNNRNN模型使用批标准化。 下面的示例定义了一个用于二进制分类预测问题的小型MLP网络,在第一隐藏层和输出层之间具有批处理归一化层。

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    CNNRNN 组合使用,天才还是错乱?

    从有一些有趣的用例看,我们似乎完全可以将 CNNRNN/LSTM 结合使用。许多研究者目前正致力于此项研究。但是,CNN 的最新研究进展趋势可能会令这一想法不合时宜。 ? 这就是我首次想到组合使用 CNN(卷积神经网络)和 RNN(递归神经网络)时的反应。毕竟,二者分别针对完全不同类型的问题做了优化。 CNN 适用于分层或空间数据,从中提取未做标记的特征。 还有一些近期提出的模型,它们探索了如何组合使用 CNNRNN 工具。在很多情况下,CNNRNN 可使用单独的层进行组合,并以 CNN 的输出作为 RNN 的输入。 有研究者实现了一种分层的 CNN-RNN 对,以 CNN 的输出作为 RNN 的输入。为创建对每个视频片段的“瞬间”描述,研究者从逻辑上以 LSTM 取代了 RNN。 这意味着 RNN 无法像 CNN 那样利用大规模并行处理(MPP)。尤其是为了更好地理解上下文而需要同时运行 RNN/LSTM 时。 这是一个无法消除的障碍,绝对会限制 RNN/LSTM 架构的效用。

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    前沿 | CNN取代RNN?当序列建模不再需要循环网络

    机器之心在 GitHub 项目中曾介绍用于序列建模的 RNNCNN,也介绍过不使用这两种网络的 Transformer。 与 RNN 相比,前馈模型的有限上下文意味着它无法捕获超过 k 个时间步的模式。但是,使用空洞卷积等技术,可以使 k 非常大。 为何关注前馈模型? 截止本稿发布,前馈自回归 WaveNet 是对 LSTM-RNN 模型的重大改进。 延伸阅读。 Bai 等人给出了另一种解释: RNN 的「无限记忆」优势在实践中基本上不存在。 正如 Bai 等人的报告中说的一样,即使在明确需要长期上下文的实验中,RNN 及其变体也无法学习长序列。 截断 RNN(可以看做是前馈模型)和流行的卷积模型之间的表现力权衡是什么?为什么前馈网络在实践中的性能和不稳定的 RNN 一样好?

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    【深度学习篇】---CNNRNN结合与对比,实例讲解

    一、前述 CNNRNN几乎占据着深度学习的半壁江山,所以本文将着重讲解CNN+RNN的各种组合方式,以及CNNRNN的对比。 二、CNNRNN对比 1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图 ? 2、相同点:     2.1. 传统神经网络的扩展。     2.2. 前向计算产生结果,反向计算模型更新。     CNN空间扩展,神经元与特征卷积;RNN时间扩展,神经元与多个时间输出计算     3.2. RNN可以用于描述时间上连续状态的输出,有记忆功能,CNN用于静态输出    3. 3. CNN高级100+深度,RNN深度有限 三、CNN+RNN组合方式 1. CNN 特征提取,用于RNN语句生成图片标注。 ? 2. RNN特征提取用于CNN内容分类视频分类。 ? 3. CNN特征提取 2. CNN 特征+语句开头,单词逐个预测 2、视频行为识别 : 视频中在发 生什么? ? 2.1常用方法总结: RNN用于CNN特征融合 1. CNN 特征提取 2.

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    你有哪些deep learning(rnncnn)调参的经验?

    均值设为0 Xavier初始法,适用于普通激活函数 (tanh,sigmoid):stdev = np.sqrt(n) He初始化,适用于ReLU:stdev = np.sqrt(2/n)svd初始化:对RNN dropout 的位置比较有讲究, 对于RNN,建议放到输入->RNNRNN->输出的位置.关于RNN如何用dropout,可以参考这篇论文:http://arxiv.org/abs/1409.2329 rnn 的 dim 和 embdding size,一般从 128 上下开始调整. batch size,一般从128左右开始调整.batch size合适最重要,并不是越大越好.word2vec 初始化 再补充一个 rnn trick,仍然是不考虑时间成本的情况下,batch size=1 是一个很不错的 regularizer, 起码在某些 task 上,这也有可能是很多人无法复现 alex graves 另外,构建序列神经网络(RNN)时要优先选用 tanh 激活函数 2.学习率设定: 一般学习率从 0.1 或 0.01 开始尝试。

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    学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络

    今天来对比学习一下用 Keras 搭建下面几个常用神经网络: 回归 RNN回归 分类 CNN分类 RNN分类 自编码分类 它们的步骤差不多是一样的: [导入模块并创建数据] [建立模型] [定义优化器 RNN回归 我们要用 sin 函数预测 cos 数据,会用到 LSTM 这个网络。 ? 1. 搭建模型,仍然用 Sequential。 2. 然后加入 LSTM 神经层。 CNN分类 ? 数据仍然是用 mnist。 1. 建立网络第一层,建立一个 Convolution2D,参数有 filter 的数量。 RNN分类 ? RNN 是一个序列化的神经网,我们处理图片数据的时候,也要以序列化的方式去考虑。 图片是由一行一行的像素组成,我们就一行一行地去序列化地读取数据。

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    CNNRNN、GAN都是什么?终于有人讲明白了

    03 循环神经网络 循环神经网络(RNN)是最常见的深度学习算法之一,它席卷了整个世界。我们现在在自然语言处理或理解方面几乎所有最先进的性能都归功于RNN的变体。 你在整个句子上展开RNN,一次处理一个单词(图1.13)。RNN 具有适用于不同数据集的变体,有时我们会根据效率选择变体。长短期记忆 (LSTM)和门控循环单元(GRU)是最常见的 RNN 单元。 ▲图1.15 典型的 CNN Facebook的研究小组发现了一个基于卷积神经网络的先进自然语言处理系统,其卷积网络优于RNN,而后者被认为是任何序列数据集的首选架构。 虽然一些神经科学家和人工智能研究人员不喜欢CNN(因为他们认为大脑不会像CNN那样做),但基于CNN的网络正在击败所有现有的网络实现。 尽管我们不能将强化学习视为与 CNN/RNN 等类似的另一种架构,但这里将其作为使用深度神经网络来解决实际问题的另一种方法,其配置如图1.17所示。 ?

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    CNN-RNN中文文本分类,基于TensorFlow 实现

    ://arxiv.org/abs/1509.01626 本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现,使用了字符级CNNRNN对中文文本进行分类,达到了较好的效果。 RNN循环神经网络 配置项 RNN可配置的参数如下所示,在rnn_model.py中。 ? RNN模型 具体参看rnn_model.py的实现。 大致结构如下: ? 训练与验证 这部分的代码与 run_cnn.py极为相似,只需要将模型和部分目录稍微修改。 运行 python run_rnn.py train,可以开始训练。 在验证集上的最佳效果为91.42%,经过了8轮迭代停止,速度相比CNN慢很多。 准确率和误差如图所示: ? 测试 运行 python run_rnn.py test 在测试集上进行测试。 ? 对比两个模型,可见RNN除了在家居分类的表现不是很理想,其他几个类别较CNN差别不大。 还可以通过进一步的调节参数,来达到更好的效果。

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    YJango:TensorFlow高层API Custom Estimator建立CNN+RNN的演示

    tf.orthogonal_initializer 目录 前言 机器学习 两大模块:数据、模型 三个阶段:训练、评估、预测 优势 实现 数据集:TFRecord+Dataset 定义input_fn 定义model_fn 正向传播 CNN :二维卷积层 RNN:循环层(双向循环层) CNN+RNN:一维卷积层+循环层 预测分支 训练分支 评估分支 创建estimator 训练 评估 预测 可视化 ---- 前言 该文是YJango:TensorFlow 注:不同网络结构训练1epoch+评估的结构可以在CNN.ipynb,RNN.ipynb,biRNN.ipynb,CNN_RNN.ipynb中找到。 注:CNN之后的模型并不意味着更好,这里只是为了展示你可以使用任何模型结构来进行学习。 表示模型要存到哪里 mnist_classifier = tf.estimator.Estimator( model_fn=model_fn, model_dir="mnist_model_cnn

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    对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络

    今天来对比学习一下用 Keras 搭建下面几个常用神经网络: 回归 RNN回归 分类 CNN分类 RNN分类 自编码分类 它们的步骤差不多是一样的: [导入模块并创建数据] [建立模型] [定义优化器] RNN回归 我们要用 sin 函数预测 cos 数据,会用到 LSTM 这个网络。 ? RNN vs LSTM 1. 搭建模型,仍然用 Sequential。 2. 然后加入 LSTM 神经层。 CNN分类 ? CNN 数据仍然是用 mnist。 1. 建立网络第一层,建立一个 Convolution2D,参数有 filter 的数量。 # Another way to build your CNN model = Sequential() # Conv layer 1 output shape (32, 28, 28) model.add RNN分类 ? RNN分类 RNN 是一个序列化的神经网,我们处理图片数据的时候,也要以序列化的方式去考虑。 图片是由一行一行的像素组成,我们就一行一行地去序列化地读取数据。

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    面试常问的深度学习(DNN、CNNRNN)的相关问题

    非迭代:该层状态不是由上层状态构成的任务(如:很深的CNN因为有max pooling,信息会逐渐丢失。 而residual network再次使得迭代的先验满足) CNN: 1)卷积:对图像元素的矩阵变换,是提取图像特征的方法,多种卷积核可以提取多种特征。 CNN与DNN的区别: DNN的输入是向量形式,并未考虑到平面的结构信息,在图像和NLP领域这一结构信息尤为重要,例如识别图像中的数字,同一数字与所在位置无关(换句话说任一位置的权重都应相同),CNNRNN中U、V、W的参数都是共享的,也就是只需要关注每一步都在做相同的事情,只是输入不同,这样来降低参数个数和计算量。 ? RNN特点: 时序长短可变(只要知道上一时刻的隐藏状态ht−1ht−1与当前时刻的输入xtxt,就可以计算当前时刻的隐藏状态htht。

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