cnn卷积神经网络分类原理
卷积神经网络(CNN):如何高效的识别图像?在神经网络的基础上，卷积神经网络(CNN)是如何完成图像识别任务的？本文介绍了其相关基本原理，一起来看看吧。上文介绍了神经网络的基础后面会介绍。 应用场景CNN在计算机视觉领域有广泛的应用，以下是一些CNN的应用场景：图像分类：可以将图像分为不同的类别，如识别手写数字、识别动物、..
循环神经网络(RNN):如何处理自然语言?上文介绍了卷积神经网络(CNN)的基础概念，今天我们来介绍可以处理自然语言等序列数据的循环神经网络。循环神经网络(RNN)是一种强大的等我继续说。 基本原理在处理序列数据时，我们通常希望能够考虑到序列中的元素之间的依赖关系。例如，在处理自然语言时，一个词的含义可能依赖于它前面等我继续说。
算法人生(20):从“自注意力机制”看“个人精力怎么管”我们从生成式AI的构成原理，看看能不能借鉴应用到精力管理上。我们知道在ChatGPT中，Transformer模型扮演着重要的角色。Transformer 模型通过自注意力机制来建模序列中的依赖关系，从而实现对序列数据的处理的。因为传统的循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)在处理长距离后面会介绍。
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