cnn和lstm原理cnn基础理论1.图像是怎么表示的用像素点表示，0～2562.为什么不用全连接层表示图片因为参数量太多了，比如一个24*24的图片，576个像素点，输入到256*128的网络里，第一层参数量是576*256个参数，占用字节空间是576*256*4 byte.3.局部感知野降低参数量，权值共享通过滑动窗口来完成整个区域的扫描通过权值共享来完成参数量不增加4. 卷积为什么是先相乘，
前言 当我将神经网络添加了一个CNN—Layer之后，我发现我的模型无法训练了。我们以经典的Mnist数据来了解一下这个简单的原因。【深度学习手记】使用全连接神网络训练与卷积训练对数据集的要求有什么不一样前言运行情况正常【code】 【print】 添加CNN-Layer变异常：【c
论文复现：结合 CNN 和 LSTM 的滚动轴承剩余使用寿命预测方法一、简介针对滚动轴承存在性能退化渐变故障和突发故障两种模式下的剩余使用寿命（remaining useful life，简称RUL）预测困难的问题，提出一种结合卷积神经网络（convolution neural networks，简称CNN）和长短时记忆（long short term memory，简称 LSTM）神经网络的滚动
在我们训练的深度学习模型在资源受限的嵌入式设备上落地时，精度不是我们唯一的考量因素，我们还需要考虑安装包的大小，如果你的模型文件打包进app一起让客户下载安装，那么动辄数百MB的模型会伤害用户的积极性；模型速度，或者说计算量的大小。现在手机设备上的图片和视频的分辨率越来越大，数据量越来越多；对于视频或者游戏，FPS也越来越高，这都要求我们的模型在计算时，速度越快越好，计算量越小越好；运行时内存占用
深度学习模型凭借其强大的表达能力和灵活的网络结构在诸多领域取得了重大突破，如何将深度学习应用到业务场景中，实现用户专属定制，达到精准营销的目的，量化团队进行了一系列学习和探索。基于两方面业务动机尝试构建某一品类购买用户预测模型：一方面，了解该类用品购买人群特征，挖掘潜在用户可能购买的商品，定向营销，实现用户专属定制，提高用户点击率和购买量，同时挖掘用户潜在喜好商品，增强用户体验。另一
转载
2024-02-27 21:09:54
17阅读
论文: Sparse, Quantized, Full Frame CNN for Low Power Embedded Devicesopenaccess.thecvf.com
github: tidsp/caffe-jacintogithub.com
AI爆发的三个条件，算法，算力和数据。深度学习对算力要求极高，如果没有一块性能良好的GPU，那么模型训练和调参将是一件耗时的工作，
学习参考：Tensorflow实战Google深度学习框架 1 循环神经网络简介循环神经网络(RNN)在挖掘数据中的时序信息以及语义信息的深度表达能力很强，在语音识别、语言模型、机器翻译以及时序分析等方面应用广泛。在全链接神经网络或者卷积神经网络中，网络结构都是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全链接或者部分链接的，但每层之间的节点是无链接的。RNN的来源就是为了刻画一个序列当前的
TensorFlow对cnn的支持对卷积的支持卷积层最重要的部分是卷积核，也被称为过滤器。 卷积核的概念这里就不赘述了。简单说一下在做卷积运算时需要指明的几个参数：卷积核的尺寸。卷积核尺寸即卷积核的宽高，再说的不规范一点，就是二维矩阵的行数和列数。常用卷积核的尺寸（H*W）有2*2，3*3和5*5的。卷积核的通道数。这个不是随心所欲可以设置的，需要看输入特征图的通道数，卷积核的通道数应该和输入特征
LSTM简介 LSTM(Long Short Term Memory)是在标准RNN基础上改进而来的一种网络结构，其出现的主要作用是为了解决标准RNN训练过程中的梯度消失问题，LSTM的结构如下图所示。因此其可以处理时间间隔和延迟较长的序列问题，近年来在语音识别，机器翻译，OCR等领域得到了广泛的应用并取得了比较可观的效果。 相比于标准RNN模型，LSTM主要是增加了三个控制门单元：遗忘门，输入
1、RNN和LSTM介绍 两者在语音识别文本识别，机器翻译等方面有很好的应用，因为这些数据存在着前后联系，输入长度不确定。这正是前馈神经网络的缺点：每次网络的输出只依赖当前的输入，没有考虑不同时刻输入的相互影响；输入和输出的维度都是固定的，没有考虑到序列结构数据长度的不固定性。我们通常所说的RNN实际上有两种，一种是Recurrent Neural Networks，即循环神经网络，一种是Recu
转载
2023-11-03 07:15:22
237阅读
# 使用PyTorch实现CNN和LSTM的时频空域提取
在机器学习和深度学习的领域，处理时序和频域数据是一个常见的任务。使用卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）相结合的方法，可以有效地提取数据的时频特征。本文将指导你使用PyTorch框架实现这个过程。
## 流程概述
下面是实现CNN与LSTM相结合的整体流程：
| 步骤 | 操作描述
LSTM网络LSTM网络和传统MLP是不同的。像MLP，网络由神经元层组成。输入数据通过网络传播以进行预测。与RNN一样，LSTM具有递归连接，使得来自先前时间步的神经元的先前激活状态被用作形成输出的上下文。和其他的RNN不一样，LSTM具有一个独特的公式，使其避免防止出现阻止和缩放其他RNN的问题。这，以及令人影响深刻的结果是可以实现的，这也是这项技术得以普及的原因。RNNs一直以来所面临的一个
转载
2024-02-19 11:40:37
168阅读
LSTM+CNN是一种常用的文本分类模型，它结合了LSTM和CNN两种神经网络模型的优点，可以有效地提取文本的特征，并对其进行分类。LSTM（Long Short-Term Memory）模型是一种能够捕捉序列信息的递归神经网络模型，其能够有效地解决传统RNN模型在处理长序列时遇到的梯度消失问题。CNN（Convolutional Neural Network）模型是一种能够捕捉局部特征的卷积神经
转载
2023-10-08 07:51:56
1285阅读
点赞
“LSTM 能解决梯度消失/梯度爆炸”是对 LSTM 的经典误解。1、首先需要明确的是，RNN 中的梯度消失/梯度爆炸和普通的 MLP 或者深层 CNN 中梯度消失/梯度爆炸的含义不一样。MLP/CNN 中不同的层有不同的参数，各是各的梯度；而 RNN 中同样的权重在各个时间步共享，最终的梯度 g = 各个时间步的梯度 g_t 的和。2、由 1 中所述的原因，RNN 中总的梯度是不会消失的。即便梯
问题背景一年前，我们开始利用.Net 4.0的TPL（Task Parallel Library）并行计算技术对复杂计算的功能节点进行性能优化，这些复杂计算往往会包含大量对数据库的操作。在应用TPL时我们发现，如果每个Task都开启独立事务（RequireNew）的话，那么一切工作正常。但是，如果每个Task需要与父线程工作于同一个事务中（Required），则多线程并行计算时会经常性地抛出“其他
LSTM擅长捕捉序列数据中的长期依赖关系，而CNN则擅长提取图像数据的局部特征。通过结合两者的优势，我们可以让模型同时考虑到数据的时序信息和空间信息，减少参数降低过拟合风险，从而提供更精确的预测、更出色的性能以及更高的训练效率。因此，LSTM结合CNN也是深度学习的一个热门研究方向，在学术界与工业界都有广泛应用。比如在股票预测中，这类结合模型不仅可以捕捉股票市场数据的复杂性，还可以提高预测模型在面
深度学习自从2006年以后已经“火”了十多年了，目前大家看到的，最普遍的应用成果是在计算机视觉、语音识别和自然语言处理（NLP）。最近工业界也在努力地扩展它的应用场景，比如游戏、内容推荐和广告匹配等等。深度模型架构分三种：前向反馈网络：MLP，CNN；后向反馈网络：stacked sparse coding, deconvolutional nets；双向反馈网络：deep Boltzmann m
文章目录1.传统RNN的缺点和lstm的提出2.lstm的结构2.1总体结构差异2.2遗忘门2.3输入门2.4输出门3.代码演示4.参考资料 1.传统RNN的缺点和lstm的提出以图像识别为例，图像识别存在退化问题。退化:当网络隐藏层变多时，网络的准确度达到饱和然后急剧退化，而且这个退化不是由过拟合引起的。 神经网络隐藏层数过多后效果变差，重要因素是出现梯度消失或爆炸，即反向链式传播累乘导致参数
一般来说，全连接层和卷积层已经可以处理大部分的情况了，而RNN的出现，主要是针对两个问题，第一，处理变长的输入，第二，分析序列的顺序信息。虽然目前我们可以通过空间金字塔池化搭配卷积网络实现不定长度序列的处理分析，可是池化操作会丢失输入的顺序信息，所以RNN还是有他的作用的，而且他的结构是如此的简单和巧妙，所以这次我就想先回顾一下RNN，然后详细探讨一下它的长期依赖问题，最后再分析LSTM到底为什么
循环神经网络及变型总结一、RNN（循环神经网络）二、LSTM（长短时记忆网络）三、GRU(Gated Recurrent Unit)四、BLSTM（双向LSTM）五、ConvLSTM（卷积LSTM）六、总结参考资料： 一、RNN（循环神经网络）循环神经网络的主要用途是处理和预测序列形式的数据。在网络结构上，循环神经网络会记忆之前的信息，并利用之前的信息承上启下，影响后面结点的输出,其
