rcnn是什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？用于目標(biāo)檢測(cè)的CNN網(wǎng)絡(luò)模型可以提供目標(biāo)類(lèi)型分析和定位幀。cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核怎么確定？從模型中學(xué)習(xí)卷積參數(shù)，手動(dòng)確定卷積核的大小和數(shù)目。二維卷積核的大小通常是奇數(shù)，例

rcnn是什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

用于目標(biāo)檢測(cè)的CNN網(wǎng)絡(luò)模型可以提供目標(biāo)類(lèi)型分析和定位幀。

cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核怎么確定？

從模型中學(xué)習(xí)卷積參數(shù)，手動(dòng)確定卷積核的大小和數(shù)目。二維卷積核的大小通常是奇數(shù)，例如1*1、3*3、5*5、7*7。卷積核數(shù)是網(wǎng)絡(luò)中的信道數(shù)。常用的是128 256 512，需要根據(jù)具體任務(wù)來(lái)確定。

另外，最近，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自動(dòng)搜索結(jié)構(gòu)非常流行。最著名的是Google的nasnet，它使用一些啟發(fā)式遍歷來(lái)尋找特定數(shù)據(jù)集的最優(yōu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

不，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是兄弟，因?yàn)樗鼈兊慕Y(jié)構(gòu)不同。

支持向量機(jī)是通過(guò)凸優(yōu)化算法解決凸性問(wèn)題，找到最大邊緣條件，實(shí)現(xiàn)高維數(shù)據(jù)分割。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過(guò)復(fù)雜的非線性表達(dá)式來(lái)描述輸入輸出之間的關(guān)系。CNN采用卷積核對(duì)參數(shù)矩陣進(jìn)行約簡(jiǎn)，RNN采用參數(shù)共享的方法，DNN采用FC網(wǎng)絡(luò)時(shí)只使用線性和非線性表達(dá)式。這些算法的設(shè)計(jì)思想和應(yīng)用都不盡相同。不能說(shuō)他們是兄弟，但他們都是機(jī)器學(xué)習(xí)算法。

SVM和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(如: DNN CNN RNN)是不是兄弟關(guān)系？有什么證據(jù)嗎？

主要有三點(diǎn)：

還有像最大池這樣的非線性變換，可以提高網(wǎng)絡(luò)功能的性能。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（cnn）中為什么要有池化層？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器（NPU）。只要我們了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，就很容易理解NPU。以CNN為例，CNN的計(jì)算包括大量的乘法和加法（乘法和累加）。傳統(tǒng)的CPU結(jié)構(gòu)效率很低。與CPU相比，以NVIDIA為代表的GPU在進(jìn)行類(lèi)似計(jì)算時(shí)將比CPU效率更高。但是，這只是與CPU比較。由于GPU必須考慮圖像處理的任務(wù)，因此不可能對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算進(jìn)行專(zhuān)門(mén)的優(yōu)化，而NPU是指專(zhuān)門(mén)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算設(shè)計(jì)的處理器?？梢岳斫?，CPU還可以執(zhí)行圖像處理任務(wù)。然而，由于對(duì)圖像處理需求的不斷增長(zhǎng)，NVIDIA抓住了機(jī)遇，生產(chǎn)了比CPU效率更高的圖像處理專(zhuān)用芯片。隨著時(shí)間的推移，圖像處理是由一個(gè)專(zhuān)門(mén)的圖像處理芯片GPU來(lái)完成的。同樣，這只是對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)處理需求激增的開(kāi)始。傳統(tǒng)的CPU和GPU也可以完成類(lèi)似的任務(wù)，但是專(zhuān)門(mén)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的NPU單元的性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于CPU和GPU。逐漸地，類(lèi)似的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)任務(wù)將由專(zhuān)門(mén)的NPU單元來(lái)完成。在那之后，為什么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。乘法累加運(yùn)算不是簡(jiǎn)單的乘法累加運(yùn)算，而是具有數(shù)據(jù)相關(guān)性的乘法累加運(yùn)算。這樣，按照一般的CPU處理方法，就不能充分利用數(shù)據(jù)的相關(guān)性，導(dǎo)致不必要的IO內(nèi)存訪問(wèn)量的增加。NVIDIA的做法是大幅增加帶寬，其副作用是增加功耗。