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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...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 经常被用于处理图像，那么对应的输入数据就是一张图片的像素信息。...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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CNN全连接层是什么东东？

卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种在计算机视觉和图像处理领域取得巨大成功的深度学习模型。...其中，全连接层是CNN的重要组成部分之一，具有特殊的功能和作用。本文将详细介绍CNN全连接层的原理、结构和应用，并探讨其在图像处理和计算机视觉任务中的重要性。图片1....全连接层原理1.1 基本思想全连接层是CNN中用于将卷积层和汇聚层的输出转化为最终分类或回归结果的关键层级结构。...全连接层应用3.1 分类任务全连接层在CNN中常用于进行图像分类任务。通过将卷积和汇聚层提取的特征图转化为特征向量，全连接层可以捕捉到更高级别的语义特征并进行分类推断。...总结本文详细介绍了CNN全连接层的原理、结构和应用。全连接层通过将卷积和汇聚层提取的特征进行高度抽象和整合，实现最终的分类或回归结果。全连接层中的权重矩阵和偏置项、激活函数等都起着重要作用。

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CNN中的maxpool到底是什么原理？

笔者在 flask-keras-cnn-image-retrieval中采用的正是 MAX pooling 的方式。 ?...Orderless Pooling of Deep Convolutional Activation Features Overview of multi-scale orderless pooling for CNN...activations (MOP-CNN)....CROW pooling 对于 Object Retrieval，在使用 CNN 提取特征的时候，我们所希望的是在有物体的区域进行特征提取，就像提取局部特征比如 SIFT 特征构 BoW、VLAD、FV...同样基于这样一种思路，在采用 CNN 做 Object Retrieval 的时候，我们有两种方式来更细化 Object Retrieval 的特征：一种是先做物体检测然后在检测到的物体区域里面提取 CNN

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Python人工智能 | 九.卷积神经网络CNN原理详解及TensorFlow编写CNN

本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和"莫烦大神"的视频介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能应用。...基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~作者作为人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。...首先，卷积是什么意思呢？卷积是指不在对每个像素做处理，而是对图片区域进行处理，这种做法加强了图片的连续性，看到的是一个图形而不是一个点，也加深了神经网络对图片的理解。...最后，希望这篇基础性文章对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵~作为人工智能的菜鸟，我希望自己能不断进步并深入，后续将它应用于图像识别、网络安全、对抗样本等领域，指导大家撰写简单的学术论文...2] 斯坦福机器学习视频NG教授：https://class.coursera.org/ml/class/index [3] 书籍《游戏开发中的人工智能》、《游戏编程中的人工智能技术》 [4] 网易云莫烦老师视频

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到底是什么特征影响着CNN的性能？

记录一下，CNN 到底学到了什么东西，或者换句话讲。到底是什么样的特征在影响着CNN 的性能？...id=Bygh9j09KX JeremyRifkin 在书《The end of Work》中写道，“时至今日，当科学家们探讨人工智能时，他们通常是在讲一门能执行人们所希望机器表现的智能艺术”。...这是我比较喜欢的关于人工智能的定义。因为它避免了大谈特谈如今的人工智能技术离真正的智能化有多远。而是享受当下。不过，作为一名研究人员，我觉得揭开大脑的运作原理和创造真正的智能机器是非常重要的。...也就是说，影响 CNN 效果的其实是形状特征（猜想）。不过让我们再关注一个例子，用同样的方法。输入一张鸟类的图。 ? ? ?...但是下面的特征图，看不出来是什么，可能与图像的背景有关，或者一些只有网络能理解的东西。这部分现在仍然是黑匣子。也许之前的猜想是错的。

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开发 | CNN中的maxpool到底是什么原理？

AI科技评论按：本文整理自知乎问题“请问 CNN 中的 maxpool 到底是什么原理，为什么要取最大值，取最大值的原理是什么？谢谢。”的下Yjango和小白菜的回答。转载已获授权。...笔者在 flask-keras-cnn-image-retrieval中采用的正是 MAX pooling 的方式。 ?...activations (MOP-CNN)....CROW pooling 对于 Object Retrieval，在使用 CNN 提取特征的时候，我们所希望的是在有物体的区域进行特征提取，就像提取局部特征比如 SIFT 特征构 BoW、VLAD、FV...同样基于这样一种思路，在采用 CNN 做 Object Retrieval 的时候，我们有两种方式来更细化 Object Retrieval 的特征：一种是先做物体检测然后在检测到的物体区域里面提取 CNN

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CNN网络中的 1 x 1 卷积是什么？

这种映射本来是严格线性的，但是在CNN网络中大部分 1x1 卷积后面会加上非线性激活响应如 ReLU。这个映射是通过梯度下降算法学习的。

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深度学习CNN眼中的图片是什么样的

正文大家都知道深度学习，特别是CNN结构的模型有一个很神奇的功能：可以识别图片。有一些生物尝试的同学可能了解，人脸通过眼睛对图片进行识别其实是要经过大脑皮层上千万个神经元的判别。...那么在CNN网络中，算法模型是怎么对于物品进行识别的呢，首先来看这张图：其实模型对于图片的识别跟人脑是近似的，选取了一个CNN模型中的三层Layer，每个Layer左边的黑色的小方块是每一个feature...接下来我们看下CNN在识别图像过程中还有哪些特性。越高层级的模型对于图像变化的感知越不敏感图a、b、c是三种图像形式的图片表示：a是原图，b是图片的分辨率降低，c是图片翻转。...也就是说我们在训练CNN模型的时候，要适当增加层数。...关键位置的特征是否清晰对于识别非常重要看上图左边以及它在算法计算过程中的feature map（右边），我们看到蓝色的热力图部位对应的位置差不多是狗的脸，也就是说算法在识别这张图是什么的时候主要检查的是脸部部位

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CNN、RNN、GAN都是什么？终于有人讲明白了

Facebook AI研究（FAIR）负责人Yann LeCun早在20世纪90年代就发明了CNN。人们当时无法使用它，因为并没有足够的数据集和计算能力。...CNN像滑动窗口一样扫描输入并生成中间表征，然后在它到达末端的全连接层之前对其进行逐层抽象。CNN也已成功应用于非图像数据集。 ?...▲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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人工智能的核心技术是什么？

人工智能的核心技术是它的算法被广泛认可的「算法」专业定义是：算法是模型分析的一组可行的，确定的，有穷的规则。基于规则的人工智能 上个世纪六七十年代出现的早期人工智能系统都是基于规则的。...下图中所描述的是20世纪60年代的一个人工智能系统——SHRDLU。...现在的人工智能最主要的技术就是机器学习和深度学习，由机器自己去根据不同的情况学习不同的规则，遇到的情况越多学到的越多。那什么是机器学习&深度学习呢？二者有着什么样的关系呢？...请期待下期人工智能系列知识分享！

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CNN

简介 CNN 是专门用于处理网格化数据的神经网络。...CNN 中新增了 Convolution 层和 Pooling 层，CNN 的层的连接顺序是「Convolution-ReLU-(Pooling)」（Pooling 层有时会被省略）。...CNN 的优势全连接层（Affine 层）忽略了数据的形状。比如，输入数据是图像时，图像通常是高、长、通道方向上的 3 维形状。但是，向全连接层输入时，需要将 3 维数据拉平为 1 维数据。...因此，在 CNN 中，可以（有可能）正确理解图像等具有形状的数据。【注】把 3 维数据表示为多维数组时，书写顺序为（channel, height, width）。

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CNN

和BP网络不同的是，cnn的特点是权值共享（卷积核filter），并且不需要人工的特征分析。...而在cnn中我们所使用的filter卷积核（三维，大小*通道数），遍历一个样本所使用的权值都是相同的，即所谓的权值共享。通过一系列的卷积+池化的操作，完成了对图片数据的特征提取。...cnn的最后会将末端得到一个长长的向量，并送入全连接层配合输出层进行分类。高维输入：图片由RGB三种像素，一个filter有一个通道数，输出结果为二维结构，为一个二维平面。

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CNN

max pooling ''' return tf.nn.max\_pool(x,ksize=[1,2,2,1],strides=[1,2,2,1],padding='SAME') def cnn...))) y\_p = tf.matmul(net\_fc2,weight([84,10])) + biases(10) return y\_p # 3.搭建CNN...tf.float32,[None,32,32,1], name='x') y\_t = tf.placeholder(tf.int32,[None,10],name='y\_t') y\_p = cnn

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人工智能时代的研究热点是什么，主要应用领域是什么？

当前，智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。...AI研究出现了新的高潮，有两个方面的表现，一方面在于人工智能理论方面有了新的进展，另一方面是由于突飞猛进发展的计算机硬件。...当前，智能接口、数据挖掘、主体及多主体系统是人工智能研究的三个热点。（一）智能接口技术是研究如何使人们能够方便自然地与计算机交流。...数据挖掘和知识发现的研究目前已经形成了三根强大的技术支柱：数据库、人工智能和数理统计。...事实上，人工智能编程通常被认为有两种逻辑形式――命题逻辑和形式逻辑――的一种特殊混合应用，也被认为是一种谓词演算。

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【CNN】多角度理解CNN

这一角度可以更好理解传统神经网络和 CNN 之间的联系，其中左图是传统神经网络，右图是 Dense 神经网络视角下的 CNN。灰色连接对应于不可训练的 0。...setosa.io/ev/image-kernels/ [6] Visualizing what ConvNets learn: http://cs231n.github.io/understanding-cnn

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人工智能发展史（七）CNN卷积神经网络那些事儿

by怀特首先祝大家平安夜快乐，明天的圣诞节快乐~ 这周我们用最通俗的解释方法来聊聊最近几年非常火热的CNN卷积神经网络，并以最基础的LeNet-5为大家分析基本的卷积神经网络元部件，让大家能够在短时间内对...CNN有更为直观的理解和认识。...4 总结本周我们详细为大家介绍了CNN中最经典的LeNet-5的基本结构和训练步骤，可以直观地了解一个卷积神经网络的基本构建方法，为分析、构建更复杂、更多层的卷积神经网络做准备。...本来今天还要和大家一起来分享AlexNet，但是由于篇幅的原因就没有加进来，不过在今后我们会在其他系列的文章中继续介绍和分享其他的CNN模型，敬请期待。...系列预告Next 《人工智能发展史(八)之RNN循环神经网络那些事儿》《人工智能发展史(九)之ResNet残差网络那些事儿》《人工智能发展史(十)之强化学习那些事儿》《人工智能发展史(十一)之计算机博弈那些事儿

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人工智能 - 语音识别的技术原理是什么

转自：https://www.zhihu.com/question/20398418/answer/18080841

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物联网和人工智能的关系是什么?

当物联网、人工智能、大数据、5G等词语逐渐出现在大众视野时，就意味着推动时代发展的浪潮出现了。...虽然人工智能和物联网的历史大相径庭，但是二者在其发展的过程中的地位都一样，目的都是为了促进科技发展，共享智能生活。不久后，人工智能和物联网技术也终将结为一体，我们也将进入AIOT时代。...物联网是什么？...人工智能是什么？ 人工智能（Artificial Intelligence）简称AI，最初是在1956 年达特茅斯会议（Dartmouth Conference）上被提出的。...通过物联网嵌入式传感器和人工智能应用来学习智能交通行为，以实现360度无人驾驶。

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人工智能芯片是什么？有什么用？

本次参展的科技企业超过4000家，包括高通、英伟达、英特尔、LG、IBM、百度在内的业界科技巨头纷纷发布了各自最新的人工智能芯片产品和战略，作为本届展会的最大看点，人工智能芯片产品无疑受到了最为广泛的关注...与CPU比较，人工智能芯片有何不同? 　　...因此，人工智能芯片需要具备高性能的并行计算能力，同时要能支持当前的各种人工神经网络算法。...解读主流的人工智能芯片　　人工智能的高级阶段是深度学习，而对于深度学习过程则可分为训练和推断两个环节：训练环节通常需要通过大量的数据输入或采取增强学习等非监督学习方法，训练出一个复杂的深度神经网络模型...目前，主流的人工智能芯片基本都是以GPU、FPGA、ASIC以及类脑芯片为主。

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人工智能、机器学习和深度学习是什么？

人工智能、机器学习与深度学习，每天都有它们的新闻。包括新的技术、新的应用、新的挑战、新的机遇。人人都在谈，人人都在看，那究竟什么是人工智能、机器学习与深度学习呢？...RapidMiner用下图解释了人工智能、机器学习与深度学习。 ? 从图可获得这些信息 1 包含关系机器学习是人工智能一个活跃的子集，而深度学习又是机器学习一个热门的子集。...2 关注层面 人工智能是指使用电脑模拟人行为的任何科学与技术。机器学习是人工智能的子集，给电脑喂数据，从数据中学习，达到性能改善和提升的目标。深度学习是机器学习的子集，基于多层神经网络进行学习。...人工智能、机器学习、深度学习的主要关注点，总结如下： 人工智能：机器学习、自然语言理解、语义分析、计算机视觉、机器人、优化和模拟等；机器学习：深度学习，支持向量机、决策树、贝叶斯学习、K-均值聚类、...关联规则学习、回归等；深度学习：ANN、CNN、RNN、LSTM、DBN等。

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