2024年7月22日 · 本文主要将卷积神经网络（cnn）和循环神经网络（rnn）这两个深度学习主力军进行对比。 我们知道，从应用方面上来看，CNN 用于图像识别较多，而 RNN 用于语言处理较多。

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： 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； 2.3. 每 ...

2024年3月4日 · 人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）以及长短时记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）是...

本文将从rnn解决了什么问题、rnn的基本原理、rnn的优化算法、rnn的应用场景四个方面，带您一文搞懂循环神经网络rnn。 一、rnn解决了什么问题. 传统神经网络算法存在局限：

2025年1月21日 · 问：cnn、rnn、gnn 都能做分类任务，那如何选择？ 数据结构 是关键：若是 图像 或 空间结构 数据，CNN 通常是首选；若是 时间序列/文本 ，RNN 更匹配；若数据本身是 图结构 （社交关系、分子），则 GNN 才能最大化利用拓扑信息。

与传统的机器学习不同，CNN以及RNN都是可以及其自主学习features，自主优化每一层的weights来获取训练网络中最能代表特征的一组值。CNN多用于计算机视觉和图像处理的应用，是不考虑序列数据的一种网络模型，其中关键知识点包括：

2022年9月29日 · 卷積神經網路是一種最常用來分析視覺圖像的深度神經網路，應用包括影音理解、語音識別，理解自然語言處理，cnn的架構類似於大腦的額葉，負責的工作就是處理視覺感官。

2024年9月24日 · Convolutional Neural Network (CNN): Convolutional neural networks (CNN) are one of the most popular models used today. This neural network computational model uses a variation of multilayer perceptrons and contains one or more convolutional layers that can be either entirely connected or pooled.

2024年2月3日 · 卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和Transformer是三种经典的深度学习模型，本文将深入比较它们的优缺点，并为读者提供在不同场景下的选择建议。

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 Connected Layer，对应经典的 NN）组成，此外也会包括池化层（Pooling Layer）。