cnn rnn
RNN 和 Transformer 复杂度比较
这里假设BatchSize为 1，就是单样本的情况。 原始 RNN 块： （1）单步计算 H，包含两个矩阵向量乘法，和一个激活，复杂度HidSize² （2）一共有SeqLen步，所以整体复杂度SeqLen * HidSize² LSTM 块： （1）单步计算 F I C_hat O，包含八个矩阵向 ......
[NLP复习笔记] RNN、LSTM
1. RNN 1.1 RNN 简介 循环神经网络（\(\text{Recurrent Neural Network}\)，简称 \(\text{RNN}\)）是一种用于处理序列数据的神经网络。其核心思想是使用循环结构来保持一个内部状态，这个状态理论上可以捕获到目前为止的全部信息流。\(\text{R ......
从RNN到Transformmer
下面是整理的一个思维导图 2010年Mikolov提出了RNN网络，RNN网络存在长距离依赖(梯度消失)，计算效率(RNN 难以并行)两个问题 2017年Transformmer网络结构问世，Transformer 网络架构架构由 Ashish Vaswani 等人在 Attention Is Al ......
基于CNN和双向gru的心跳分类系统
CNN and Bidirectional GRU-Based Heartbeat Sound Classification Architecture for Elderly People是发布在2023 MDPI Mathematics上的论文，提出了基于卷积神经网络和双向门控循环单元(CNN + ......
大模型被偷家！腾讯港中文新研究修正认知：CNN搞多模态不弱于Transfromer
前言 在Transformer占据多模态工具半壁江山的时代，大核CNN又“杀了回来”，成为了一匹新的黑马。腾讯AI实验室与港中文联合团队提出了一种新的CNN架构，图像识别精度和速度都超过了Transformer架构模型。切换到点云、音频、视频等其他模态，也无需改变模型结构，简单预处理即可接近甚至超越 ......
深度学习的典型神经网络类型——卷积神经网络（CNN）
1.CNN的定位 CNN属于深度学习中的一类典型神经网络，是一种前馈神经网络，它采用的是SGD（随机梯度下降）算法，它的人工神经元可以相应一部分覆盖范围内的单元，在图像处理方面的表现十分出色。 CNN在模式分类领域，因其避免了对图像的前期的预处理，所以它可以直接输入图像得到结果。 2.CNN的构成 ......
Mask-R-CNN生成的mask掩码图像处理
目录Mask-R-CNN生成的mask掩码图像处理文章内容数据介绍数据处理数据输入与输出筛选数据掩码图像转换掩码图整合原图与掩码图整合 Mask-R-CNN生成的mask掩码图像处理 文章内容 将mask掩码图与原图混合，显示实例分割效果图,省略边框显示 效果如下,实现左图到右图 数据介绍 原始图像 ......
一种用于心音分类的轻量级1D-CNN+DWT网络
这是由National Institute of Technology Rourkela, Central University of Rajasthan发布在2022 ICETCI的论文，利用离散小波变换(DWT)得到的多分辨率域特征对1D-CNN模型进行心音分类训练。 https://avoid ......
rnn完成帖子分类
数据 使用的数据来自某高校的论坛，使用爬虫爬取两个模块 爬虫使用requests库发送HTTPS请求，爬取上述两个板块各80页数据，包含3000个帖子，再使用BeautifulSoup解析HTML内容，得到帖子标题 import requests from bs4 import Beauti ......
机器学习中的典型算法——卷积神经网络（CNN）
1.机器学习的定位 AI，是我们当今这个时代的热门话题，那AI到底是啥？ 通过翻译可知：人工智能，而人工智能的四个核心要素： -数据 -算法 -算力 -场景 然后机器学习是人工智能的一部分，机器学习里面又有新的特例：深度学习。 通俗来说机器学习即使用机器去学习一部分数据，然后去预测新的数据所属的某一 ......
聊聊卷积神经网络CNN
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种被广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理等领域的深度学习模型。与RNN、Transformer模型组成AI的三大基石。 在卷积神经网络中，相比较普通的神经网络，增加了卷积层(Convolution)和池化层(P ......
《Visual Analytics for RNN-Based Deep Reinforcement Learning》
摘要 准备开题报告，整理一篇 2022 年TOP 论文。 论文介绍 该论文是一篇 2022 年，有关可视化分析基于RNN 的深度强化学习训练过程的文章。一作是 Junpeng Wang ，作者主要研究领域就是：visualization, visual analytics, explainable ......
文本识别之R-CNN
免责声明：文章转载https://zhuanlan.zhihu.com/p/42731634，作为自己的学习笔记之用 文章源自论文：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation。 论文 ......
CNN入门
数据集 模型 损失函数 作用： 1.计算实际输出和目标之间的差距 2.通过反向传播，为更新权重提供依据 优化器 作用： 管理模型中的可学习参数，让loss减小，甚至减小到0 ......
m基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法matlab仿真
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： CNN训练结果 GA优化之后的CNN训练结果 GA优化过程得到的均值收敛过程 CNN与GA优化CNN的识别率对比 本课题采用的数据库如下： 2.算法涉及理论知识概要 基于GA-CNN遗传优化卷积神经网络的手势识别算法是一种结合了遗传算法（GA） ......
循环神经网络RNN
1. 循环神经网络：前一次输入x经过神经网络（有隐藏层、不同的神经元等）后得到一个输出结果y和a1，a1包含了前面序列的部分信息。 把a1给到y2的预测里面（如图所示），这样y2的预测和前面的序列就是有一定关系的。 循环神经网络（RNN）的核心： ......
[机器学习复习笔记] RNN 循环神经网络
RNN 循环神经网络 1. RNN 1.1 RNN 示意图及时序展开 此处的 \(\text{RNN}\) 模型采用的是 \(\text{BPTT}\) 算法（随时间反向传播） \(x^{(t)}\) 表示输入层的输入 \(U\) 为输入层到隐藏层的权值参数 \(h^{(t)}\) 表示隐藏层的输出 ......
[机器学习复习笔记] CNN 卷积神经网络
CNN 卷积神经网络 1. 二维卷积公式（机器学习） \[O(i, j) = \sum^{kh}_{i = 0} \sum^{kw}_{j = 0} w(i, j) * I(i + kh, j + kw) \]上述公式中，\(O\) 为输出矩阵，\(I\) 为输入矩阵，\(w\) 为卷积核，\(kh ......
聊聊RNN与Attention
RNN系列： 聊聊RNN&LSTM 聊聊RNN与seq2seq attention mechanism，称为注意力机制。基于Attention机制，seq2seq可以像我们人类一样，将“注意力”集中在必要的信息上。 Attention的结构 seq2seq存在的问题 seq2seq中使用编码器对时序 ......
【纯 Transformer 也可以取代 CNN 用于CV】Vision Transformer (ViT) 论文精读
原始题目 An Image is Worth 16x16 Words: Transformers for Image Recognition at Scale 中文名称 一张图像等价于 16x16 Words: Transformers 来做大规模的图像识别 发表时间 2020年10月22日 平台 ......
聊聊RNN与seq2seq
seq2seq模型也称为Encoder-Decoder模型。顾名思义，这个模型有两个模块——Encoder（编码器）和Decoder（解码器）。编码器对输入数据进行编码，解码器对被编码的数据进行解码。此时编码器编码的信息浓缩了翻译所必需的信息，解码器基于这个浓缩的信息生成目标文本。 这里的数据一般指 ......
【CNN 取代 Transformer 加速 SAM】Fast SAM 笔记
将 SAM 任务转换为经过广泛研究的实例分割任务，并仅使用 SAM 作者发布的SA-1B数据集的1/50进行训练现有的实例分割方法 问题 1： 本文要解决什么问题？ SAM 的计算成本高，主要来自于 处理高分辨率输入的 Transformer 架构。本文想要加速 SAM 模型的推理速度。 问题 2： ......
聊聊RNN&LSTM
RNN 用于解决输入数据为，序列到序列(时间序列)数据，不能在传统的前馈神经网络(FNN)很好应用的问题。时间序列数据是指在不同时间点上收集到的数据，这类数据反映了某一事物、现象等随时间的变化状态或程度，即输入内容的上下文关联性强。 整体结构 x、o为向量，分别表示输入层、输出层的值；U、V为权重矩 ......
基于CNN卷积神经网络的目标识别matlab仿真,数据库采用cifar-10
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 MATLAB2022a 3.算法理论概述 CNN是一种专门用于图像处理的神经网络架构，其核心是卷积层、池化层和全连接层。CNN利用卷积操作和池化操作来自动学习图像中的特征，然后通过全连接层将这些特征映射到不同类别的标签上，实现图像分类和目标识别。 CNN ......
基于CNN卷积神经网络的口罩检测识别系统matlab仿真
1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022a 3.算法理论概述 新型冠状病毒可以通过呼吸道飞沫等方式传播，正确佩戴口罩可以有效切断新冠肺炎病毒的传播途径，是预防感染的有效措施。国内公众场合要求佩戴口罩。而商场、餐饮、地铁等人员密集型的场所对人流量高峰时段的应对措施往往令人力不 ......
使用卷积神经网络训练手写数字识别模型(CNN)
https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 效果展示 目录结构 README.md # Basic MNIST Example pip install -r requirements.txt python main.py # CUDA_VISIBLE_DEVICES=2 py ......
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation
Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation 关键词：GRU、Encoder-Decoder 📜 研究主题 提出了Encoder-Decoder结构，采用两 ......
小白CNN入门指导
小白CNN入门指导 这几天一直在小白入门学习卷积层以准备组会，以下是我自学理解内容，若有错误的地方请各位评论指出 数学部分 一 卷积层 \[输入 32*32*3 (input neurons) \]\[\downarrow \]\[过滤器5*5*3（fitter）/神经元/核 \downarrow ......