cad 利用卷积神经网络模型,怎么识别人体行为动作?
利用卷积神经网络模型,怎么识别人体行为动作?
CNN卷积神经网络是一种深度模型。
事实上,它已经成功地训练和应用了很长一段时间(最近,深度学习可能太流行了,CNN也依赖它)。虽然CNN也属于多层神经网络体系结构,但很多人在将其放入DL家族时仍然保持着自己的理解。它在原始输入中使用可训练滤波器和局部邻域池运算,得到一个层次化的、逐渐复杂的特征表示。实践表明,采用适当的正则化项进行训练可以取得很好的效果。CNN的另一个最受欢迎的特点是它对姿势、光线和复杂背景等事物保持不变。
是否存在通用的神经网络模型,可以处理图像,语音以及NLP?
对于目前的深度学习模型,虽然深度学习的目标之一是设计能够处理各种任务的算法,但是深度学习的应用还需要一定的专业化,目前还没有通用的神经网络处理模型。然而,每一种模式也在相互学习、相互融合、共同提高。例如,一些创新可以同时改进卷积神经网络和递归神经网络,如批量标准化和关注度。一般模型需要在将来提出。
图像和视频处理,计算机视觉,最流行的是CNN,卷积神经网络,它的变形和发展,CNN适合处理空间数据,广泛应用于计算机视觉领域。例如,alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特点。将上述模型应用于图像分类识别中。在图像分割、目标检测等方面,提出了更有针对性的模型,并得到了广泛的应用。
语音处理,2012年之前,最先进的语音识别系统是隐马尔可夫模型(HMM)和高斯混合模型(GMM)的结合。目前最流行的是深度学习RNN递归神经网络,其长、短期记忆网络LSTM、Gru、双向RNN、层次RNN等。
除了传统的自然语言处理方法外,目前的自然语言处理深度学习模型也经历了几个发展阶段,如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于变压器的模型等。不同的任务场景有不同的模型和策略来解决一些问题。
深度学习的预测模型有哪些?
深度学习模型很常见:卷积神经网络CNN、堆叠式自动编码器SAE、递归神经网络DNN、生成对抗网络Gan、深度信念网络DBN、深度神经网络DNN、深度强化学习DRL以及模型的许多变体。
深度学习中没有预测模型,只是那些模型是一个预测问题。GDP预测是一个连续的问题。我觉得CNN、DBN和DNN不合适。如果数据量有限,参考互联网金融,我觉得迁移学习深度学习模式是一个不错的选择。Deep learning和NLP Deep learning及CNN],官方帐号仅供个人参考。卷积神经网络(CNN)是一种深度学习算法,Lenetè也是一种深度学习算法。目前,它被广泛应用。事实上,除了CNN之外,还有其他网络算法在深度学习中,比如Hinton的DBNs,这对语音和自然语言处理都有好处。目前,CNN主要是利用CNN来实现更好的并行计算,特别是在有GPU的情况下。相比之下,LSTM等序列计算模型不能很好地利用GPU。近一年来,以Bert为代表的基于自我注意机制的“通用NLP模型”被提出。一个模型可以用于许多不同的NLP任务,其中大多数都比以前取得了更好的效果,也可以更好地利用GPU
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