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cnn的一些背景小知识

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发表于 2019-8-24 17:39 | 显示全部楼层 |阅读模式

网络 算法 神经网络 深度学习 创业

  在深度学习领域中,已经经过验证的成熟算法,目前主要有深度卷积网络(DNN)和递归网络(RNN),在图像识别,视频识别,语音识别领域取得了巨大的成功,正是由于这些成功,能促成了当前深度学习的大热。与此相对应的,在深度学习研究领域,最热门的是AutoEncoder、RBM、DBN等产生式网络架构,但是这些研究领域,虽然论文比较多,但是重量级应用还没有出现,是否能取得成功还具有不确定性。但是有一些比较初步的迹象表明,这些研究领域还是非常值得期待的。比如AutoEncoder在图像、视频搜索领域的应用,RBM对非结构化数据的处理方面,DBN网络在结合人工智能领域两大流派连接主义和符号主义,都具有巨大的前景,有理由期待产生重量级成果。我们在后续会对这些网络逐一进行介绍和实现,除了给出重构后的Theano实现代码外,还会逐步补充这些算法在实际应用的中的实例,我们会主要将这些算法应用在创业公司数据中,从几万家创业公司及投融资数据中,希望能挖掘出哪些公司更可能获得投资,特定公司更有可能获得哪家投资机构的投资。
  卷积神经网络(CNN),这是深度学习算法应用最成功的领域之一,卷积神经网络包括一维卷积神经网络,二维卷积神经网络以及三维卷积神经网络。一维卷积神经网络主要用于序列类的数据处理,二维卷积神经网络常应用于图像类文本的识别,三维卷积神经网络主要应用于医学图像以及视频类数据识别。

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cnn有局部权重共享的特点,相对计算量减少很多,卷积操作能够检测到线性变换后的特征。
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