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2020年03月29日 14:11 来源:重庆快乐十分

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其实不应该把RNN和CNN单列出来讲,他们是属于DNN里面的,但是把他们列出来说明这两类网络极其重要,特别是RNN。大家可以看到单靠传统的DNN网络几乎没有非常有意义的实际突破和应用(数据压缩和还原?)。但基于RNN和CNN的还是有很多亮点的。我要从神经科学领域来解释了。RNN受到了人类神经元具备记忆状态功能的启发,这可是一个不小的突破。可能有人知道一门学科叫“计算神经科学”,该领域的科研人员研究的就是如何去建立真正能模拟神经元功能的计算机模型,但是很不幸,与我们的DL大牛比起来,他们几乎没任何有意义的亮点和实际应用。究其原因,我个人认为,计算神经学家要找的神经元模型就是DL大牛们发明的LSTM结构中的一个神经元单元,只不过LSTM中的神经元单元是用各种门机制来模拟神经元脉冲冲动的,有兴趣的人可以去可视化一个LSTM结构中的神经元状态随时间按步长的曲线,看看是不是像脉冲特征(我没有做过类似实验,但是直觉告诉我是这样)。再说说CNN。CNN的灵感来自于我从事的领域视觉系统的感受野。这种在空间上具备卷积功能使得CNN网络可以从变化多端的输入中寻找不变的特征。也是很牛的,但它仍然只是初步的特征检测。最近有人用CNN来代替RNN研究时序数据的分析,认为CNN可以做RNN做的事情,我觉得这样的研究意义不大,为什么? RNN理论上能持续接受无限时间步长的数据,可以持续接受数据,对应的就是CNN接受的输入数据特征数是动态而且不限上限的,你CNN行吗?我能理解的CNN只能先把整体时序数据(从开始到结束)确定下来,再送入网络处理。还有人眼可不只是只看静态图片,而是看动态的视频的。解决视频检测我个人看要依靠CNN+RNN,当前的计算能力是否能满足大量数据的训练任务,我不清楚。

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2、要强调利用神经网络的隐藏层特征而不是分类器输出

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