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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別是什么

2022-11-30 13:07

1個(gè)回答

2022-11-30 14:45

這兩個(gè)概念實(shí)際上是互相交叉的，例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks，簡(jiǎn)稱CNNs）就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而深度置信網(wǎng)（Deep Belief Nets，簡(jiǎn)稱DBNs）就是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

相關(guān)問(wèn)答

深度殘差網(wǎng)絡(luò)是卷積網(wǎng)絡(luò)的一種嗎

1個(gè)回答2023-06-08 03:26

是的，深度殘差網(wǎng)絡(luò)在傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上加入了殘差模塊，再看看別人怎么說(shuō)的。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別是什么

1個(gè)回答2023-08-11 22:20

深度網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)大類，傳統(tǒng)意義上我們認(rèn)為隱含層的層數(shù)多于3的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都稱為深度網(wǎng)絡(luò)。研究比較火熱的深度網(wǎng)絡(luò)包括：多層感知機(jī)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，深度置信網(wǎng)絡(luò)，深度玻爾茲曼機(jī)等等。

深度學(xué)習(xí)算法有哪些卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1個(gè)回答2023-01-31 18:21

這個(gè)太多了，卷積是一種結(jié)構(gòu)，凡是包含這種結(jié)構(gòu)的深度網(wǎng)絡(luò)都是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。比較知名的有：VGG、GoogleNet、Resnet等

卷積網(wǎng)絡(luò)中filter什么意思

1個(gè)回答2023-06-04 05:01

一般情況下，在低層大氣中，氣溫是隨高度的增加而降低的。但有時(shí)在某些層次可能出現(xiàn)相反的情況，氣溫隨高度的增加而升高，這種現(xiàn)象稱為逆溫。出現(xiàn)逆溫現(xiàn)象的大氣層稱為逆溫層。

介紹個(gè)有深度點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)小說(shuō)家

1個(gè)回答2022-06-18 08:06

烽火戲諸侯。

如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積

1個(gè)回答2022-12-19 07:17

簡(jiǎn)單談?wù)勛约旱睦斫獍伞?池化:把很多數(shù)據(jù)用最大值或者平均值代替。目的是降低數(shù)據(jù)量。卷積:把數(shù)據(jù)通過(guò)一個(gè)卷積核變化成特征，便于后面的分離。計(jì)算方式與信號(hào)系統(tǒng)中的相同。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積核可以比輸入大嗎

1個(gè)回答2022-12-12 09:18

有可能的，看目的而定。一般的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多是用來(lái)做降維分類的用途，那種情形下的卷積核沒(méi)理由要比輸入大。可是也有另一類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是使用所謂的 fractionally strided convol...

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深度網(wǎng)絡(luò)是什么？

4個(gè)回答2022-12-09 06:15

他們是一家做網(wǎng)站的公司，據(jù)我了解，其售后是極差的，前期你可能會(huì)感受到他們很熱情的，但后面你就感受到絕望。對(duì)于他們所說(shuō)的，基本都不可信，很多都是抄襲的，這個(gè)只有內(nèi)行的人才知道，謹(jǐn)慎。

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入可以是手工提取的特征嗎

1個(gè)回答2023-03-06 02:30

可以啊，但是沒(méi)必要，卷積網(wǎng)本身就能夠自動(dòng)智能的提取特征，你只要設(shè)計(jì)好網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，每個(gè)卷積提取多少個(gè)特征就行了。

影響深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的關(guān)鍵參數(shù)是().

1個(gè)回答2023-06-01 16:40

卷積核個(gè)數(shù)filters 卷積核尺寸kernel_size 步長(zhǎng)striders 填充方式padding 卷積核激活方式activation 卷積核權(quán)重參數(shù)初始分布卷積核偏置參數(shù)初始分布池化尺寸 ...

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