应用场景：图像识别、视频分析、自然语言处理等
特点：
卷积层：使用滤波器（或称为核）对输入数据进行卷积操作，提取局部特征。
池化层：最大池化或平均池化方法，能降低数据维度，减少计算量，保持重要信息。
全连接层：通常位于网络的最后几层，用于分类任务。
激活函数：如ReLU，用于引入非线性。
优势：擅长捕捉空间层次结构，对于图像处理特别有效。
下面是tensorflow和pytorch的模型搭建方式：
讯享网
讯享网
应用场景：序列预测、文本生成、语音识别等。
特点：
循环结构：RNN中的每个单元不仅接收当前时刻的输入，还会接收上一时刻的输出，这使得模型能够记忆之前的信息。
长短期记忆网络 (LSTM) 和 门控循环单元 (GRU) 是RNN的两种变体，设计用来缓解长期依赖问题。
优势：适合处理序列数据，能够捕捉时间上的依赖关系。
讯享网
应用场景：生成模型、数据压缩等
特点：
编码器：将输入数据映射到一个潜在空间中的分布。
解码器：从潜在空间中采样，并尝试重建原始输入。
正则化：通过对潜在变量施加先验分布（通常是高斯分布），防止过拟合。
优势：能够在潜在空间中生成新的样本，适用于创造性任务
讯享网
应用场景：图像生成、艺术创作、数据增强等。
特点：
生成器：学习生成看起来真实的样本。
判别器：评估样本的真实性，即判断样本是由生成器生成的还是来自真实数据集。
对抗训练：生成器和判别器相互竞争，共同进化，最终使生成器能够产生几乎无法与真实样本区分的输出。
优势：能够生成高质量的合成图像和其他类型的数据。
讯享网
应用场景：社交网络分析、化学分子建模、推荐系统等。
特点：
图结构：直接在图结构的数据上操作，其中节点表示实体，边表示实体之间的关系。
消息传递：通过节点间的消息传递机制更新节点的特征向量。
优势：能够有效处理具有复杂关系的数据集。
讯享网
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容，请联系我们，一经查实，本站将立刻删除。
如需转载请保留出处：https://51itzy.com/kjqy/149868.html