深度学习核心架构全解析

目录一、 视觉流派卷积神经网络CNN二、 序列流派循环神经网络RNN与 LSTM三、 生成流派生成对抗网络GAN一、 视觉流派卷积神经网络CNN1. CNN的本质本质空间特征提取器。它是做什么的CNN模仿人类的视觉皮层。它通过一个“互动窗口”卷积核在图像上扫描提取局部的特征如线条、边缘再逐渐组合成复杂的图形如眼睛、轮子。CNN输出尺寸怎么算点击跳转2. 基于CNN的图像分类算法核心逻辑给模型一张图它输出一个标签如猫、狗、法拉利。经典模型ResNet解决网络太深学不懂的问题。现实应用手机相册的自动分类、垃圾分类摄像头。CNN的图像算法变迁史概述3. 基于CNN的图像检测算法核心逻辑“它在哪是什么”分类只管标签检测还要在图上画出“框”。经典模型YOLO快到可以实时检测、Faster R-CNN更准现实应用自动驾驶中识别行人、交通灯安检时识别违禁品。基于CNN的图像检测算法二、 序列流派循环神经网络RNN与 LSTM处理完“空间”信息接下来要处理“时间”信息。4. 循环神经网络RNN本质 有权重的循环反馈。它是做什么的 传统的神经网络每一跳都是独立的但人类理解语言是看前后文的。RNN 加入了一个“循环”让上一时刻的信息能影响下一时刻。现实应用 简单的天气预报预测、输入法提示词。痛点 RNN 记性不好处理太长的句子时前面的信息就“弄丢了”梯度消失。5. 长短期记忆模型LSTM本质 带“门控单元”的记录本。它是做什么的 为了解决 RNN 记性差的问题LSTM 引入了“遗忘门”、“输入门”和“输出门”。它能自主决定哪些信息该永久记住哪些该立刻忘掉。现实应用 语音助手Siri、机器翻译Google Translate、股票长周期预测。三、 生成流派生成对抗网络GAN6. 生成对抗网络GAN本质 博弈与博弈中的进化。它是做什么的 GAN 由两个模型组成生成器画假画的骗子和判别器识破假画的警察。警察逼着骗子画得越来越像骗子逼着警察眼力越来越稳。最终骗子画出的画连专家都分不清真假。现实应用艺术创作 只要输入“梵高风格”就能把普通照片变油画。数据增强 医学影像数据不够时用 GAN 生成逼真的虚假病例图来训练 AI。Deepfake 变脸视频。