cnn卷积神经网络模型 rcnn是什么神经网络？
rcnn是什么神经网络？
用于目标检测的CNN网络模型可以提供目标类型分析和定位帧。
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，神经网络的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
不，神经网络不是兄弟，因为它们的结构不同。
支持向量机是通过凸优化算法解决凸性问题，找到最大边缘条件，实现高维数据分割。神经网络通过复杂的非线性表达式来描述输入输出之间的关系。CNN采用卷积核对参数矩阵进行约简，RNN采用参数共享的方法，DNN采用FC网络时只使用线性和非线性表达式。这些算法的设计思想和应用都不尽相同。不能说他们是兄弟，但他们都是机器学习算法。
SVM和神经网络(如: DNN CNN RNN)是不是兄弟关系？有什么证据吗？
主要有三点：
还有像最大池这样的非线性变换，可以提高网络功能的性能。
卷积神经网络（cnn）中为什么要有池化层？
神经网络处理器（NPU）。只要我们了解神经网络计算，就很容易理解NPU。以CNN为例，CNN的计算包括大量的乘法和加法（乘法和累加）。传统的CPU结构效率很低。与CPU相比，以NVIDIA为代表的GPU在进行类似计算时将比CPU效率更高。但是，这只是与CPU比较。由于GPU必须考虑图像处理的任务，因此不可能对神经网络计算进行专门的优化，而NPU是指专门为神经网络计算设计的处理器。可以理解，CPU还可以执行图像处理任务。然而，由于对图像处理需求的不断增长，NVIDIA抓住了机遇，生产了比CPU效率更高的图像处理专用芯片。随着时间的推移，图像处理是由一个专门的图像处理芯片GPU来完成的。同样，这只是对神经网络和机器学习处理需求激增的开始。传统的CPU和GPU也可以完成类似的任务，但是专门为神经网络优化的NPU单元的性能远远高于CPU和GPU。逐渐地，类似的神经网络任务将由专门的NPU单元来完成。在那之后，为什么NPU的效率要比CPU/GPU高很多呢？它主要是由乘法和累加引起的。乘法累加运算不是简单的乘法累加运算，而是具有数据相关性的乘法累加运算。这样，按照一般的CPU处理方法，就不能充分利用数据的相关性，导致不必要的IO内存访问量的增加。NVIDIA的做法是大幅增加带宽，其副作用是增加功耗。
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