深度学习:前馈网络
来源:互联网 发布:mac任务管理器怎么打开 编辑:程序博客网 时间:2024/06/04 18:10
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论文:Understanding the difficulty of training deep feedforward neuralnetworks w和b的初值
CNN(卷积神经网络)的出现
通过“卷积核”作为中介。同一个卷积核在所有图像内是共享的,图像通过卷积操作后仍然保留原先的位置关系。
我们注意到,对于图像,如果没有卷积操作,学习的参数量是灾难级的。CNN之所以用于图像识别,正是由于CNN模型限制了参数的个数并挖掘了局部结构的这个特点。顺着同样的思路,利用语音语谱结构中的局部信息,CNN照样能应用在语音识别中。在普通的全连接网络或CNN中,每层神经元的信号只能向上一层传播,样本的处理在各个时刻独立,因此又被成为前向神经网络(Feed-forward Neural Networks)。
RNN(循环神经网络)的出现
全连接的DNN还存在着另一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而,样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求,就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。而在RNN中,神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身,即第i层神经元在m时刻的输入,除了
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