2024年12月22日 · 最常用的人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN）主要包括以下四种：前馈神经网络（Feedforward Neural Network，FNN）、卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），还有当前最流行的大模型常用的Transformer神经网络。

2024年3月4日 · 循环神经网络（RNN）：一种能处理序列数据并存储历史信息的神经网络，通过利用先前的预测作为上下文信号，对即将发生的事件做出更明智的决策。 输入层： 接收输入数据，并将其传递给隐藏层。 输入不仅仅是静态的， 还包含着序列中的历史信息。 隐藏层：核心部分，捕捉时序依赖性。 隐藏层的输出不仅取决于当前的输入，还 取决于前一时刻的隐藏状态。 输出层： 根据隐藏层的输出生成最终的预测结果。 循环神经网络（RNN） 序列数据处理： RNN …

循环神经网络 (Recurrent Neural Networks，RNN) 特点：具有循环结构，能够处理序列数据和时序依赖关系。神经元的输出可以作为自身的输入，记忆先前状态的信息。

2023年12月15日 · 前馈神经网络（fnn），循环神经网络（rnn）和卷积神经网络（cnn）是深度学习中常见的三种不同类型的神经网络。 前馈神经网络的扩展形式包括卷积神经网络（ CNN ） 和 循环神经网络（ RNN ），这些网络在不同类型的数据 和 任务中表现出色，推动了 深度学习 ...

与传统的机器学习不同，CNN以及RNN都是可以及其自主学习features，自主优化每一层的weights来获取训练网络中最能代表特征的一组值。CNN多用于计算机视觉和图像处理的应用，是不考虑序列数据的一种网络模型，其中关键知识点包括：

这3个名词其实是第三代神经网络里运用非常多3大算法：DNN（深度神经网络）、RNN（递归神经网络）、CNN（卷积神经网络）。 01. 在正式开讲这3者的区别之前，我们先简单做个回顾，第一代和第二代神经网络到底是什么？ 第一代神经网络又称为 感知器，在1950年左右被提出来，它的算法只有两层，输入层输出层，主要是线性结构。 它不能解决线性不可分的问题，对稍微复杂一些的函数都无能为力，如异或操作。 为了解决第一代神经网络的缺陷， 在1980年左 …

2023年3月9日 · 前馈神经网络（fnn），循环神经网络（rnn）和卷积神经网络（cnn）是深度学习中常见的三种不同类型的神经网络。 前馈神经网络的扩展形式包括卷积神经网络（ CNN ）和循环神经网络（ RNN ），这些网络在不同类型的数据和任务中表现出色，推动了 深度学习 领域 ...

2023年4月21日 · 01 前馈神经网络(FNN, Feedforword Neural Network) 02 卷积神经网络(CNN, Convolutional Neural Network) 03 循环神经网络(RNN, Recurrent Neural Network)

2025年3月19日 · rnn的结构和我们之前聊过的cnn和dnn有所不同。 它的特点是有一个循环结构，可以记住之前的信息，并用这些信息来预测下一个输出。 这就像是你在听一首歌，每个音符都是连续的，RNN能够理解这种连续性，并且预测下一个音符是什么。

2023年10月7日 · RNN主要用于解决序列预测和语言建模等问题，根据不同的结构和算法，可以细分为很多种，如简单RNN、LSTM（Long Short-Term Memory）、GRU（Gated Recurrent Unit）等。 其中LSTM是最常用的循环神经网络之一，它通过引入门控机制和记忆单元，有效解决了传统RNN存在的梯度消失和梯度爆炸等问题。 卷积神经网络是一种专门用于处理图像数据的神经网络模型，其特点是在网络中引入了卷积层和池化层等特殊结构，通过对输入图像进行卷积运 …