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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;RNN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 ?3D版本CNN ?RNN+CNNRNN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。 ?CNN进行特征提取;LSTM融合;Linear regr + Softmax分类。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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  • CNN,RNN,LSTM都是什么?

    CNN,RNN,LSTM都是什么?卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN) CNN 是一种前馈神经网络,通常由一个或多个卷积层(Convolutional Layer)和全连接层(Fully ConnectedCNN 的结构使得它易于利用输入数据的二维结构。注意:前馈神经网络(Feedforward NN)指每个神经元只与前一层的神经元相连,数据从前向后单向传播的 NN。不过在 CNN 的应用中,卷积运算的形式是数学中卷积定义的一个特例,它的目的是提取输入的不同特征。一般情况下,从直观角度来看,CNN 的卷积运算,就是下图这样:?CNN 结构相对简单,可以使用反向传播算法进行训练,这使它成为了一种颇具吸引力的深度学习网络模型。除了图像处理,CNN 也会被应用到语音、文本处理等其他领域。
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  • 【深度学习篇】---CNN和RNN结合与对比,实例讲解

    一、前述CNN和RNN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CNN和RNN的对比。二、CNN与RNN对比1、CNN卷积神经网络与RNN递归神经网络直观图?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. LSTM判断 3.2.2 RNN用于CNN特征筛选+融合:1. 并不是所有的视频 图像包含确定分类信息 2. RNN用于确定哪些frame 是有用的 3. 对有用的图像特征 融合。2.3 RNN用于,目标检测: 1.
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  • cnn+rnn+attention

    下面是单层rnn+attention的代码,若考虑多层rnn请参考博主的:tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别def attention(inputsreduced with attention vector output = tf.reduce_sum(inputs * tf.reshape(alphas, ), 1) return output # cnn*CHAR_SET_LEN # 输出层 # 定义待训练的神经网络 def recurrent_neural_network(): data = crack_captcha_cnn() data = tf.reshape(rnn_size) #outputs, status = tf.contrib.rnn.static_rnn(lstm_cell, data, dtype=tf.float32) #ouput = tf.add(tf.matmul(outputs, layer), layer) # RNN + Attention lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_size
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  • 将 CNN 与 RNN 组合使用,天才还是错乱?

    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。CNN 接受固定规模的输入,并生成固定规模的输出。RNN 适用于时态数据及其它类型的序列数据。数据可以是文本正文、股票市场数据,或是语音识别中的字母和单词。RNN 的输入和输出可以是任意长度的数据。LSTM 是 RNN 的一种变体,它记忆可控数量的前期训练数据,或是以更适当的方式遗忘。对于一些特定的问题类型,我们知道如何选取适当的工具。是否存在同时需要 CNN 和 RNN 能力的问题?还有一些近期提出的模型,它们探索了如何组合使用 CNN 和 RNN 工具。在很多情况下,CNN 和 RNN 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。
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  • 深度学习文本分类实战报告:CNN, RNN & HAN

    本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 :Report on Text Classification using CNN, RNN & HAN翻译 | 小猪咪、莫尔•约瑟夫、M.Y.Li 校对 | 酱番梨 整理 | 菠萝妹原文链接:https:medium.comjatanareport-on-text-classification-using-cnn-rnn-han-f0e887214d5f我将覆盖下面这三种主要算法:卷积神经网络(CNN) 循环神经网络(RNN) 分层注意网络(HAN)这次的文本分类任务将在丹麦语、意大利语、德语、英语和土耳其语的数据集上做测试。好啦,那我们开始吧!算法:它是我们的模型能够处理文本分类的算法(在我们的例子中:CNN,RNN,HAN)预测模型:在历史数据集上训练的模型,可以实现标签的预测。?这是CNN模型的结构。? 使用递归神经网络(RNN)进行文本分类递归神经网络(RNN)是一种节点定向连接成有向图的人工神经网络,这种特性允许它展示一段时间序列内的动态时序行为。
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  • CNN-RNN中文文本分类,基于TensorFlow 实现

    以及字符级CNN的论文:https:arxiv.orgabs1509.01626本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现,使用了字符级CNN和RNN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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  • AI技术讲座精选:NLP 模型到底选 RNN 还是 CNN?

    RNN 在大部分任务上都表现的更好,除了在关键词匹配和识别这类任务不如 CNN。这篇文章有很多不错的结论,值得一读!CNN 的特点是善于抽取位置不变特征,而 RNN 的特点是善于按序列对单元进行建模。目前很多最先进的 NLP 任务之所以不断切换模型,就是因为 CNN 和 RNN 之间特点的差异性。一般来说,CNN 是分层架构,RNN 是连续结构。在处理语言的任务上,我们怎么去选择呢?基于它们的特性“分层(CNN) vs.连续(RNN)”,我们倾向于为分类类型的任务选择 CNN,例如情感分类,因为情感通常是由一些关键词来决定的;对于顺序建模任务,我们会选择 RNN,例如语言建模任务,要求在了解上下文的基础上灵活建模。由此表明,如果想要获得性能良好的 CNN 和 RNN,那么对这两个参数的优化将是非常重要的。【回复关键词 “CNN与RNN” 下载原文】本文由 AI100 编译,转载需得到本公众号同意。
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  • 使用CNN,RNN和HAN进行文本分类的对比报告

    我将介绍3种主要算法,例如:卷积神经网络(CNN)递归神经网络(RNN)分层注意网络(HAN)对具有丹麦语,意大利语,德语,英语和土耳其语的数据集进行文本分类。我们来吧。标签:这些是我们的模型预测的预定义类别类ML Algo:这是我们的模型能够处理文本分类的算法(在我们的例子中:CNN,RNN,HAN)预测模型:在历史数据集上训练的模型,可以执行标签预测。 ?使用卷积神经网络(CNN)的文本分类:CNN是一类深度前馈人工神经网络(节点之间的连接不形成循环)并使用多层感知器的变体,其设计需要最少的预处理。这些灵感来自动物视觉皮层。CNN通常用于计算机视觉,但它们最近已应用于各种NLP任务,结果很有希望 ? 。让我们简要地看一下当我们通过图表在文本数据上使用CNN时会发生什么。当检测到特殊模式时,每个卷积的结果都将触发。使用递归神经网络(RNN)进行文本分类:甲回归神经网络(RNN)是一类神经网络,其中节点之间的连接形成沿着一序列的有向图的。这允许它展示时间序列的动态时间行为。
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  • 基于 tensorflow 使用 CNN-RNN 进行中文文本分类

    Classification 本文是基于TensorFlow在中文数据集上的简化实现,使用了字符级CNN和RNN对中文文本进行分类,达到了较好的效果。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。地址:https:github.comgaussictext-classification-cnn-rnn 本文来自 全球人工智能 微信公众号
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  • ·为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢?

    为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢?个人主页--> https:xiaosongshine.github.io 1.问题引出 CNN与RNN都是采用parameter sharing(参数共享)单元,滑动遍历的结构,为什么CNN是同步(并行)而RNN是异步(串行)的呢?2.个人愚见: CNN,RNN共享单元和滑动结构类似,区别在于RNN具有记忆功能,被遍历的单元具有因果联系作用(记忆信息传送),上一时刻隐层的状态参与到了这个时刻的计算过程中,这句话的举例说明就是第一个单元计算的结果会作为第二个单元输入的一部分3.更多思考: RNN是否能设计成并行模型,同时保留记忆功能? CNN可否添加依赖作用,不改变并行操作? 欢迎批评补充。。
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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中层API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。八、可视化tensorboard --logdir=mnist_model_cnn打开http:localhost:6006
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  • 重要开源!CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别

    开源项目 CRNN(CNN+RNN+CTCLoss)完整代码 以及预训练模型 获取方式:关注微信公众号 datayx 然后回复 汉字识别 即可获取。
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  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    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。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,包括卷积层或是LSTM单元。因此,题主一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比,也未尝不可。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。此时我们可以祭出题主所说的卷积神经网络CNN。对于CNN来说,并不是所有上下层神经元都能直接相连,而是通过“卷积核”作为中介。题主所说的适用于图像识别,正是由于CNN模型限制参数了个数并挖掘了局部结构的这个特点。顺着同样的思路,利用语音语谱结构中的局部信息,CNN照样能应用在语音识别中。图8双向RNN事实上,不论是那种网络,他们在实际应用中常常都混合着使用,比如CNN和RNN在上层输出之前往往会接上全连接层,很难说某个网络到底属于哪个类别。
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  • 一文读懂 CNN、DNN、RNN 内部网络结构区别

    欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿,邮件发送至:zhangxian@leiphone.com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。因此,如果一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比,也未尝不可。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。此时我们可以祭出题主所说的卷积神经网络CNN。对于CNN来说,并不是所有上下层神经元都能直接相连,而是通过“卷积核”作为中介。题主所说的适用于图像识别,正是由于CNN模型限制参数了个数并挖掘了局部结构的这个特点。顺着同样的思路,利用语音语谱结构中的局部信息,CNN照样能应用在语音识别中。图8 双向RNN事实上,不论是哪种网络,他们在实际应用中常常都混合着使用,比如CNN和RNN在上层输出之前往往会接上全连接层,很难说某个网络到底属于哪个类别。
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  • 简单的验证码识别(二)-----------tensorflow (CNN+RNN+LSTM)简单介绍

    二、CNN,RNN,LSTM之间的关系卷积神经网络(Convolutional Neural Network CNN): 卷积神经网络(CNN),是一种前馈神经网络,解决了DNN(深度网络),NN(神经网络CNN是利用图像的局部信息,将图像中的固有局部模式(比如人身体的各个部位)来利用,CNN中的所以上下层神经元并不是直接相互连接,而是通过“卷积核”做为中介。RNN循环神经网络(Recurrent Neural Network RNN): 循环神经网络RNN神经网络是一种节点定向连接成环的人工神经网络。这种网络的内部状态可以展示动态时序行为。不同于前馈神经网络(CNN)的是,RNN可以利用它内部的记忆来处理任意时序的输入序列,这让它可以更容易处理如不分段的手写识别、语音识别等。它是一种特殊的RNN类型,可以学习长期依赖信息。解决了RNN中出现的序列过长导致优化时出现的图消散问题。将RNN看成在一个时间上传递的神经网络,在隐藏层节点之间加入了互联。
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  • 学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络

    而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍.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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  • MXNet 宣布支持 Keras 2,可更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练

    AI 研习社按,近期,AWS 表示 MXNet 支持 Keras 2,开发者可以使用 Keras-MXNet 更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练。Keras 是用 Python 编写的高级神经网络 API,以快速简单的 CNN 和 RNN 原型而闻名。Keras 开发人员现在可以使用高性能 MXNet 深度学习引擎进行 CNN 和递归神经网络 RNN 的分布式训练。用 Keras 2 和 MXNet 做分布式训练本文介绍如何安装 Keras-MXNet 并演示如何训练 CNN 和 RNN。MXNet 宣布支持 Keras 2,可更加方便快捷地实现 CNN 及 RNN 分布式训练与 Keras-MXNet 的图像处理速度比较MXNet 宣布支持 Keras 2,可更加方便快捷地实现 CNN
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  • 业界 | MXNet开放支持Keras,高效实现CNN与RNN的分布式训练

    和 RNN 的训练,安装简便,速度提升,同时支持保存 MXNet 模型。地址:https:github.comawslabskeras-apache-mxnetKeras 是用 Python 编写的高级神经网络 API,因其快速、简单的 CNN 和 RNN 原型而广受欢迎。Keras 开发人员现在可以使用高性能的 MXNet 深度学习引擎展开卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)的分布式训练。用 Keras 2 和 MXNet 进行分布式训练本文介绍了如何安装 Keras-MXNet,以及如何训练 CNN 和 RNN。支持 RNNKeras-MXNet 目前提供对 RNN 的实验性支持。在使用 RNN 和 MXNet 后端时有一些局限性。
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  • 对比学习用 Keras 搭建 CNN RNN 等常用神经网络

    而且广泛的兼容性能使 Keras 在 Windows 和 MacOS 或者 Linux 上运行无阻碍.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 LSTM1. 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。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。# build RNN modelmodel = Sequential()2. 加上 SimpleRNN。
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