cnn卷积神经网络详解 cnn卷积神经网络中的卷积核怎么确定？
cnn卷积神经网络中的卷积核怎么确定？
从模型中学习卷积参数，手动确定卷积核的大小和数目。二维卷积核的大小通常是奇数，例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷积核数是网络中的信道数。常用的是128 256 512，需要根据具体任务来确定。
另外，最近神经网络自动搜索结构非常流行。最著名的是Google的nasnet，它使用一些启发式遍历来寻找特定数据集的最优网络结构
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。
利用卷积神经网络模型，怎么识别人体行为动作？
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。
是否存在通用的神经网络模型，可以处理图像，语音以及NLP？
用于目标检测的CNN网络模型可以提供目标类型分析和位置帧。
rcnn是什么神经网络？
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。个人观点，仅供参考，更多官方账号可关注个人微信公众号“深度学习与NLP”。
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