RNN的灵活性

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了RNN的灵活性相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

传统的Feedforward和CNN只能做到向量到向量的 one-to-one mapping

RNN可以做到序列到序列的映射 sequence-to-sequence mapping

因此,采用RNN处理序列数据具有很好的灵活性。

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传统的NN

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图像标注(一到多)

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情感分析(多到一)

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机器翻译(多到多 seq to seq)

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帧层次下的视频分类(多到多)

 

以上是关于RNN的灵活性的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

『PyTorch』第十弹_循环神经网络

循环神经网络(RNN)简介

pytorch从头开始实现一个RNN(循环神经网络)

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深度学习之TensorFlow——基本使用

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