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将CNN与GRU堆叠在一起以获取图像

是一种常见的深度学习模型结构，用于图像处理和序列建模任务。CNN（卷积神经网络）在图像处理领域具有强大的特征提取能力，而GRU（门控循环单元）则可以处理序列数据的建模和预测。

堆叠CNN和GRU可以实现从图像中提取特征，并将这些特征序列化，然后使用GRU模型进行进一步的序列建模。这种结构在许多计算机视觉任务中都有广泛的应用，如图像描述生成、视频分析、动作识别等。

具体的模型结构可以如下所示：

使用CNN进行图像特征提取。CNN通过一系列的卷积层和池化层，提取图像中的局部特征并逐渐缩小图像的空间维度。可以使用不同的CNN架构，如VGG、ResNet等，根据任务的需求选择合适的模型。
将CNN提取的特征序列化。通过将CNN提取的特征序列化，可以将图像转化为一系列的向量表示。这些向量可以表示图像的语义信息，用于后续的序列建模。
使用GRU进行序列建模。将序列化的图像特征输入到GRU模型中，GRU模型可以对序列数据进行建模和预测。GRU具有门控机制，可以有效地处理序列数据的长期依赖关系。

优势：

CNN在图像处理中具有强大的特征提取能力，可以从原始图像中提取出具有语义信息的特征。
GRU可以处理序列数据的建模和预测任务，适用于序列化的图像特征数据。
堆叠CNN和GRU可以将图像处理和序列建模相结合，有效地利用了两者的优势。

应用场景：

图像描述生成：通过将图像特征序列化，使用GRU模型生成描述图像内容的句子或短语。
视频分析：将视频中的每一帧图像通过CNN提取特征，将特征序列化后使用GRU模型对视频进行建模和分析。
动作识别：通过将视频中的每一帧图像提取特征，使用GRU模型对特征序列进行建模和预测，实现对动作的识别和分类。

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Deep learning with Python 学习笔记（11）

你可以使用 Conv1D 层来处理序列（特别是文本，它对时间序列的效果并不好，因为时间序列通常不满足平移不变的假设），使用 Conv2D 层来处理图像，使用 Conv3D 层来处理立体数据卷积神经网络或卷积网络是卷积层和最大池化层的堆叠...separable convolution，SeparableConv2D 层）所替代，后者与前者等效，但速度更快、表示效率更高。...对于大多数实际用途，你应该使用GRU 或 LSTM。两者中 LSTM 更加强大，计算代价也更高。...你可以将 GRU 看作是一种更简单、计算代价更小的替代方法想要将多个 RNN 层逐个堆叠在一起，最后一层之前的每一层都应该返回输出的完整序列（每个输入时间步都对应一个输出时间步）。...如果你不再堆叠更多的 RNN 层，那么通常只返回最后一个输出，其中包含关于整个序列的信息返回与不返回的差别 # 不返回 model.add(layers.LSTM(32, input_shape=(num_timesteps

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【深度学习】详细的神经网络架构图

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从发展历史视角解析Transformer：从全连接CNN到Transformer

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RNN和LSTM

长短期记忆网络（Long Short Term Memery network, LSTM）双向循环神经网络（Bi-directional RNN）持续型网络（Continuous-time RNN）堆叠循环神经网络...其中，输入层到隐藏层使用双曲正切激活函数(tanh)，隐藏层到输出层使用 softmax 将输出映射为 (0, 1) 的概率分布。...基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。...不同于单一神经网络层，这里是有四个，以一种非常特殊的方式进行交互。 ? 在上面的图例中，每一条黑线传输着一整个向量，从一个节点的输出到其他节点的输入。...合在一起的线表示向量的连接，分开的线表示内容被复制，然后分发到不同的位置。 GRU ? ? ? 参考：https://www.jianshu.com/p/4b4701beba92

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从LeNet到EfficientNet：CNN的演变和特点总结

但是，这篇博客中，我将重点放在完整的CNN架构上，而不是只关注单个内核。我们可能无法逐一浏览CNN历史上的每个主要发展节点，但是我将尝试带您了解常见的CNN架构如何随着时间演变。...LeNet架构 AlexNet：越深越好 AlexNet是最早在GPU上实现的CNN模型之一，该模型真正将当时不断增长的计算机计算能力与深度学习联系在一起。...根据VGG架构，堆叠在一起的多个3 * 3卷积能够复制更大的卷积核，并且它们之间存在更多的非线性特征（就激活函数而言），甚至比具有更大卷积核的对应模型表现更好。...VGG-16架构 ResNet：解决梯度消失由于深度学习中一个非常普遍的问题，即消失的梯度，简单地堆叠多个CNN层以创建更深层模型的大趋势很快就停止了。...重点正转向沙漏架构之类的CNN模型，它的输出图像分辨率与输入相同。

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论文导读：CoAtNet是如何完美结合 CNN 和 Transformer的

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本文将介绍NoScope优化的一个示例，并描述NoScope如何在模型级联中端到端地堆叠它们，以获得倍增的加速——在现实部署的网络摄像机上可提速1000倍。...NoScope 的专用模型也是CNN，但它们比通用的对象检测CNN更简单（更浅）。这有什么作用呢？与YOLOv2的每秒80帧相比，NoScope的专用模型每秒可以运行超过15000帧。...相比之下，现在的对象检测模型是逐帧地运行的，与帧之间的实际变化无关。这样设计的原因是，像YOLOv2这样的模型是用静态图像训练的，因此它将视频视为一系列的图像。...想专用模型一样，NoScope可以运行这些差异检测器，而不是调用昂贵的CNN。把这些模型放到一起 NoScope将专用模型和差异检测器结合在一起，堆叠在一个级联中，或堆叠在使计算简化的一系列模型。...NoScope系统的因素分析总结NoScope的级联车辆，优化器先在一个特定视频流中运行较慢的参考模型（YOLOv2，Faster R-CNN等），以获取标签。

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