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上週跟大家分享過CNN,
今天來認識一下RNN吧!
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RNN,又稱為遞歸神經網路。
它是一個擁有 LSTM 活性資料記憶體的神經網路,
可用於一系列資料以猜測接下來會發生的內容。
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舉例來說,
像你現在在閱讀時,
不會細細觀看所讀的每一個字詞,
而是會結合前面所看到的詞彙來理解意義,
這可以說明,人類的思考具備「連續性」。
而傳統的神經網路做不到這件事,
但RNN卻是可以做到的。
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RNN 應用於解決這類問題:
語音識別、語言建模、機器翻譯、為圖像取標題…等,
不僅帶來成功,
且它的應用領域還不斷擴展。
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RNN完整認識👇
https://blog.tibame.com/?p=19075
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在深度學習領域中,常會聽見CNN、RNN...,
到底什麼是CNN?
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CNN,是Convolutional Neural Networks,
稱為卷積神經網路,是深度學習領域的發展主力,
它也被稱為 CNNs 或 ConvNets,
電腦視覺這領域,是因為CNN的關係,
在近幾年有許多重大進展,
在影像辨識中甚至可以超越人類辨識的精準度。
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它是一個很直觀的演算法,
概念跟人類以眼睛去辨識有模擬相似之處。
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基本概念可分為四個部分,
1、填白 padding
2、步長 stride
3、池化 pooling
4、卷積 convolution
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CNN的基本概念、結構組成、應用👇
https://blog.tibame.com/?p=19072
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深度學習創造出各種模型,
但會納悶DNN、CNN、RNN這幾個網路有何不同?
作用、差別為何、彼此之間的關係?
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大部分神經網路,可以用深度和連接結構來定義
也可分為有監督、無監督、半監督學習的神經網路
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將介紹4種類型神經網路
1、類神經網路ANN 和 深度神經網路DNN
2、循環神經網路RNN 和 遞歸神經網路RNN
3、卷積神經網路CNN
4、生成式對抗網路GAN
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觀看全文👇
https://blog.tibame.com/?p=19032
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