Python 全栈体系【四阶】(十九)

news2024/11/23 21:41:34

第五章 深度学习

一、基本理论

4. 神经网络的改进

4.3 循环神经网络
4.3.1 标准 CNN 模型的不足

假设数据之间是独立的。标准 CNN 假设数据之间是独立的,所以在处理前后依赖、序列问题(如语音、文本、视频)时就显得力不从心。这一类数据(如文本)和图像数据差别非常大,最明显的差别莫过于,文本数据对文字的前后次序非常敏感。所以,需要发展新的理论模型。

标准 CNN 络还存在一个短板,输入都是标准的等长向量,而序列数据长度是可变的。

4.3.2 RNN 模型

循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类具有短期记忆能力的神经网络,适合用于处理视频、语音、文本等与时序相关的问题。

请添加图片描述
连接不仅存在于相邻的层与层之间(比如输入层-隐藏层),还存在于时间维度上的隐藏层与隐藏层之间(反馈连接,h1 到 ht)。某个时刻 t,网络的输入不仅和当前时刻的输入相关,也和上一个时刻的隐状态相关。

循环神经网络内部结构

在这里插入图片描述
RNN 模型输入输出关系对应模式
请添加图片描述
RNN 善于处理跟序列相关的信息,如:语音识别,语言建模,翻译,图像字幕。它能根据近期的一些信息来执行/判别当前任务。例如:

  • 白色的云朵漂浮在蓝色的____
  • 我和他中午一起吃了个___
  • 天空中飞过来一只___

RNN 不善于处理远期依赖性任务。例如:

  • 我生长在中国,家有三亩一分地。我是家里老三,我大哥叫大狗子,二哥叫二狗子,我叫三狗子,我弟弟叫狗剩子。我的母语是____。
4.3.3 LSTM 模型

由于 RNN 具有梯度消失问题,因此很难处理长序列的数据。于是对 RNN 进行了改进,得到了长短期记忆网络模型(Long Short-Term Memory,简称 LSTM)

  • 输入门:决定什么信息输入进来
  • 遗忘门:决定从细胞状态中丢弃什么信息
  • 输出门:决定输出什么
    在这里插入图片描述

LSTMs 的核心是细胞状态,用贯穿细胞的水平线表示。细胞状态像传送带一样。它贯穿整个细胞却只有很少的分支,这样能保证信息不变的流过整个 RNNs。

在这里插入图片描述
遗忘门
请添加图片描述

  • 该门会读取 h t − 1 h_{t-1} ht1 x t x_t xt,输出一个在 0 ~ 1 之间的数值给每个在细胞状态 C t − 1 C_{t-1} Ct1中的数字。1 表示“完全保留”,0 表示“完全舍弃”。
    在这里插入图片描述

输入门
请添加图片描述

  • 输入门可以分成两部分,一部分是找到那些需要更新的细胞状态,另一部分是把需要更新的信息更新到细胞状态里。其中,tanh 层就是要创建一个新的细胞状态值向量—— C t C_t Ct,会被加入到状态中。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

状态更新
请添加图片描述

  • 遗忘门找到了需要忘掉的信息 f t f_t ft后,再将它与旧状态相乘,丢弃掉确定需要丢弃的信息。再将结果加上 i t i_t it× C t C_t Ct使细胞状态获得新的信息,这样就完成了细胞状态的更新。
    在这里插入图片描述

输出门
请添加图片描述

  • 在输出门中,通过一个 Sigmoid 层来确定哪部分的信息将输出,接着把细胞状态通过 tanh 进行处理(得到一个在-1 ~ 1 之间的值)并将它和 Sigmoid 门的输出相乘,得出最终想要输出的那部分。
    在这里插入图片描述
4.3.4 CNN 和 RNN 的关系

CNN 和 RNN 同属于深度学习基本模型,CNN 主要用于图像问题,RNN 主要用于语音、NLP。深度学习还有一种基本模型 Transformer,发源于 NLP,后来也引入到图像识别中。

请添加图片描述

4.4 小结

卷积神经网络(CNN)

  • 卷积层。执行卷积运算
  • 激活层。对卷积结果执行激活函数运算
  • 池化层。降低数据规模,防止过拟合
  • 全连接层。执行输出计算

循环神经网络(RNN)

  • RNN:处理序列数据
  • LSTM:RNN 变种,解决了 RNN 梯度消失问题

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1544590.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

解决 cv2.imread读取带中文路径图片问题

http://t.csdnimg.cn/i8CXn 1.问题: # 中草药数据集样本可视化展示 import cv2 import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.title("heshouwu") plt.imshow(cv2.imread(r"D:\home\aistudio\data1\archive\train\何首乌\heshouwu_0001.…

各大pdf转word软件都用的哪家的ocr引擎?

国内一般的PDF软件一般都调用某国际PDF原厂的OCR接口,但这家公司是主要做PDF,在OCR方面并不专注,一些不是很复杂的场景还能应付得过来,复杂一点的效果就强差人意了,推荐用金鸣表格文字识别系统,它主要有以下…

位段详细解释

结构体位段的使用原则 在C语言中,结构体(Struct)是一种复合数据类型,它允许我们将多个不同类型的数据项组合成一个单一的实体。位段(Bit Field)是结构体中的一个特殊成员,它允许我们只取结构体…

专注无线MCU:STM32WL33CCV6A、STM32WL33CCV7A、STM32WL33K8V7TR、STM32WL33KBV7TR设计用于RF无线应用

一、STM32WL33CC :Sub-GHz无线微控制器,单核Arm Cortex-M0 概述 STM32WL33xx是一款高性能超低功耗无线应用处理器,用于1 GHz以下频段的RF无线应用。它设计用于在免许可ISM和SRD频段(如433、868和915 MHz)下工作。 …

Apache Spark

一、Apache Spark 1、Spark简介 Apache Spark是用于大规模数据 (large-scala data) 处理的统一 (unified) 分析引擎。 Spark官网 Spark最早源于一篇论文Resilient Distributed Datasets: A Fault-Tolerant Abstraction for In-Memory Cluster Computing,该论文是由加州大学柏…

网络安全-文件包含

一、php://input 我们先来看一个简单的代码 <meta charset"utf8"> <?php error_reporting(0); $file $_GET["file"]; if(stristr($file,"php://filter") || stristr($file,"zip://") || stristr($file,"phar://&quo…

Python---常用的web框架

目录 Django创建Django项目启动Django项目引入APP视图函数例如纯文本JSON格式数据重定向渲染页面返回错误提示 FlaskPyramidTornado Django 特点&#xff1a;Django是一个全功能的Web框架&#xff0c;提供了许多内置的功能和工具&#xff0c;如ORM、表单处理、认证等。它的设计…

AWS EC2 学习之: 使用 PuTTY 从 Windows 连接到 Linux 实例

启动您的实例之后&#xff0c;您可以连接到该实例&#xff0c;然后像使用您面前的计算机一样来使用它。 注意 启动实例后&#xff0c;需要几分钟准备好实例&#xff0c;以便您能连接到实例。检查您的实例是否通过了状态检查。您可以在 Instances 页上的 Status Checks 列中查…

Python基础学习笔记(二)

Python基础语法 注释 注释有: 单行注释、多行注释、文档注释。 单行注释采用 # 符号,后面跟随的都是注释内容多行注释采用 (三个单引号) 或者 """(三个双引号) 包围文档注释采用 """ 包围&#xff0c;一般出现在模块&#xff0c;类&#xff0c;…

AI:Nvidia官网人工智能大模型工具合集(文本生成/图像生成/视频生成)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

AI&#xff1a;Nvidia官网人工智能大模型工具合集(文本生成/图像生成/视频生成)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略 目录 Nvidia官网人工智能大模型工具合集的简介 1、网站主要功能包括: Nvidia官网人工智能大模型工具合集的使用方法 1、SDXL-Turbo的使用 2、GEMMA-7B的…

MySQL三种开窗函数详细用法,图文详解

开窗函数的详细用法 第一章、开窗函数的语法1.1&#xff09;从聚合开窗函数讲起1.2&#xff09;开窗函数之取值1.3&#xff09;排名开窗函数 第一章、开窗函数的语法 开窗函数的语法为&#xff1a;over(partition by 列名1 order by 列名2 )&#xff0c;括号中的两个关键词par…

MP4如何把视频转MOV格式? MP4视频转MOV格式的技巧

在现代的数字媒体时代&#xff0c;视频格式转换成为了许多用户必须掌握的技能。特别是将MP4视频转换为MOV格式&#xff0c;这对于需要在Apple设备上播放或编辑视频的用户来说尤为重要。本文将详细介绍如何将MP4视频转换为MOV格式&#xff0c;帮助读者轻松应对不同设备和平台的需…

JavaEE企业开发新技术4

2.16 模拟Spring IOC容器功能-1 2.17 模拟Spring IOC容器功能-2 什么是IOC&#xff1f; 控制反转&#xff0c;把对象创建和对象之间的调用过程交给Spring框架进行管理使用IOC的目的&#xff1a;为了耦合度降低 解释&#xff1a; 模仿 IOC容器的功能&#xff0c;我们利用 Map…

Android内存优化项目经验分享 兼顾效率与性能

背景 项目上线一段时间后,回顾重要页面 保证更好用户体验及生产效率&#xff0c;做了内存优化和下载导出优化&#xff0c;具体效果如最后的一节的表格所示。 下面针对拍摄流程的两个页面 预览页 导出页优化实例进行介绍&#xff1a; 一.拍摄前预览页面优化 预览效果问题 存在…

2024-简单点-pandas

pandas pandas to numpy 尽量不用.values提取数据 numexpr 和 bottleneck加速 布尔操作 describe 自定义describe .pipe df.apply 行或者列级别函数级别应用

更好,更快,更健壮的Android时区更新方式

更好,更快,更健壮的Android时区更新方式 又到了一年一度我们要调整时钟的时候了!哦,等等,你的安卓设备是不是已经自动调整了?对于许多生活在各国的安卓用户来说,这可能并不奇怪。例如,在美国、欧盟和英国,政府已经有一段时间没有改变他们的时间立法,因此用户每天早上…

【PyTorch][chapter 24][李宏毅深度学习][ CycleGAN]【理论】

摘要(Abstract)&#xff1a; 本篇主要参考论文分享一下CycleGAN. CycleGAN是实现不同图像之间风格的转换,并且样本数据无需配对即可实现转换 图像到图像的转换是一类视觉和图形问题&#xff0c;其目标是使用对齐图像对的训练集来学习输入图像和输出图像之间的映射&#xff08;P…

微服务高级篇(四):多级缓存:Nginx本地缓存 --- Redis缓存 --- 进程缓存

文章目录 一、多级缓存概念二、准备工作【导入案例&#xff0c;并搭建Nginx反向代理】2.1 导入商品案例2.1.1 安装MySQL2.1.2 导入SQL2.1.3 导入Demo工程2.1.4 启动2.1.5 导入商品查询页面 三、JVM进程缓存【第三级缓存】3.1 本地进程缓存与分布式缓存的区别3.2 本地进程缓存&a…

厨余垃圾处理设备工业监控PLC连接APP小程序智能软硬件开发之功能原理篇

接着上一篇《厨余垃圾处理设备工业监控PLC连接APP小程序智能软硬件开发之功能结构篇》继续总结一下厨余垃圾处理设备智能软硬件统的原理。所有的软硬件系统全是自己一人独自开发&#xff0c;看法和角度难免有局限性。希望抛砖引玉&#xff0c;将该智能软硬件系统分享给更多有类…

字节算法岗二面,凉凉。。。

节前&#xff0c;我们星球组织了一场算法岗技术&面试讨论会&#xff0c;邀请了一些互联网大厂朋友、参加社招和校招面试的同学&#xff0c;针对算法岗技术趋势、大模型落地项目经验分享、新手如何入门算法岗、该如何准备、面试常考点分享等热门话题进行了深入的讨论。 汇总…