Dnn 과 CNN 의 차이점
이미지 인식 분야에서 가장 많이 사용되는 것은 심도 있는 학습이며, 심도 있는 학습은 피드 포워드 신경망 (DNN), 컨볼 루션 신경망 (ConvolutionalNeuralNetworks, CNN) 과 같은 여러 모델로 나뉩니다.
DNN: 한 가지 문제가 있습니다. 시계열의 변화를 모델링할 수 없습니다. 그러나 샘플이 나타나는 시간 순서는 자연어 처리, 음성 인식, 필기체 인식 등의 응용에 매우 중요하다. 이런 수요에 적응하기 위해 또 다른 신경망 구조인 순환신경망 RNN 이 나타났다.
넓은 의미에서 NN (또는 더 아름다운 DNN) 은 CNN, RNN 과 같은 구체적인 변종 형태를 포함하고 있다고 생각할 수 있다. 실제 응용에서 소위 심도신경망 DNN 은 종종 컨볼 루션 층이나 LSTM 단위를 포함한 여러 가지 알려진 구조를 융합한다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언)
대량의 데이터 앞에서 dnn(relu) 의 효과는 이미 사전 훈련된 심도 있는 학습 구조만큼 나쁘지 않다. 최종 DBN 도 "모델 생성" 으로 간주됩니다. CNN 에는 pre-train 과정도 없고, 훈련 알고리즘도 BP 를 사용한다. 컨볼 루션을 추가하면 이미지 및 음성과 같은 2D 데이터를 더 잘 처리할 수 있기 때문입니다.
DNN 에서 다른 계층의 위치로 나누어 DNN 내부의 신경 네트워크 계층은 세 가지 범주, 입력 레이어, 숨겨진 레이어 및 출력 레이어로 나눌 수 있습니다. 다음 그림의 예에서 일반적으로 첫 번째 레이어는 출력 레이어이고 마지막 레이어는 출력 레이어이며 중간 계층은 숨겨진 레이어입니다.
선명 회선 코어 중심의 계수는 1 보다 크고, 주변의 8 개 계수 합계의 절대값은 중간 계수보다 1 작습니다. 이렇게 하면 픽셀과 주변 픽셀 색상 간의 차이가 확대되어 결과 이미지가 원본 이미지보다 더 선명해집니다. 컨볼 루션 신경망 (CNN) 과 순환 신경망 (RNN) 의 차이점은 무엇입니까?
DNN: 한 가지 문제가 있습니다. 시계열의 변화를 모델링할 수 없습니다. 그러나 샘플이 나타나는 시간 순서는 자연어 처리, 음성 인식, 필기체 인식 등의 응용에 매우 중요하다. 이런 수요에 적응하기 위해 또 다른 신경망 구조인 순환신경망 RNN 이 나타났다.
CNN 은 대형 이미지 처리 방면에서 뛰어난 성과를 거두었으며 현재 이미지 분류, 위치 지정 등의 분야에서 광범위하게 사용되고 있습니다. 컨볼 루션 신경망은 다른 신경망 구조에 비해 상대적으로 적은 매개 변수를 필요로 하므로 널리 사용할 수 있습니다.
넓은 의미에서 NN (또는 더 아름다운 DNN) 은 CNN, RNN 과 같은 구체적인 변종 형태를 포함하고 있다고 생각할 수 있다. 실제 응용에서 소위 심도신경망 DNN 은 종종 컨볼 루션 층이나 LSTM 단위를 포함한 여러 가지 알려진 구조를 융합한다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언) CNN, RNN, DNN 의 내부 네트워크 구조의 차이점은 무엇입니까?
1. 넓은 의미에서 NN (또는 더 아름다운 DNN) 은 CNN, RNN 등 구체적인 변종 형태를 포함하고 있다고 생각할 수 있다. 실제 응용에서 소위 심도신경망 DNN 은 종종 컨볼 루션 층이나 LSTM 단위를 포함한 여러 가지 알려진 구조를 융합한다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언)
2, RNN (순환 신경망), 시퀀스 데이터를 처리하는 데 사용되는 신경 네트워크의 종류, RNN 의 가장 큰 차이점은 레이어 사이의 뉴런 사이에 설정된 권력 연결입니다. 넓은 의미에서, DNN 은 CNN, RNN 과 같은 구체적인 변종 형태를 포함하는 것으로 여겨진다.
3, 차이점은 순환 층에 있습니다. 컨볼 루션 신경망에는 타이밍 개념이 없으며 입력은 출력과 직접 연결됩니다. 순환 신경망은 시계열을 가지고 있으며, 현재 결정은 이전의 결정과 관련이 있다. 텍스트 분류 중 CNN 과 RNN 의 차이점 정리
1, 차이는 순환층에 있습니다.
컨볼 루션 신경망에는 타이밍 개념이 없으며 입력은 출력과 직접 연결됩니다. 순환 신경망은 시계열을 가지고 있으며, 현재 결정은 이전의 결정과 관련이 있다.
2, CNN: 각 층의 뉴런 신호는 한 층 위로 전파될 수 있고, 샘플 처리는 매 순간 독립적이므로 전방 신경망이라고도 합니다.
3. 넓은 의미에서 NN (또는 더 아름다운 DNN) 은 CNN, RNN 과 같은 구체적인 변종 형태를 포함하고 있다고 생각할 수 있다. 실제 응용에서 소위 심도신경망 DNN 은 종종 컨볼 루션 층이나 LSTM 단위를 포함한 여러 가지 알려진 구조를 융합한다. (알버트 아인슈타인, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 과학명언)
4, CNN 의 음성 인식 특징 (feature) 은 일반적으로 스펙트럼 (spectrogram) 으로 사진 인식 처리 방식과 유사합니다. Filtersize 를 이용하여 과거와 미래의 정보를 바탕으로 현재 내용을 판단할 수도 있다. 하지만 size 가 고정되어 있기 때문에 longdependence 는 LSTM 만큼 좋지 않습니다.