想问一下各位专业老哥目前的所有神经网络模型的适用数据集，我的理解，卷积神经网络好像就是用于图像识别，循环神经网络就是用来语义分割，因为目前看到大家都是用手写数字图像识别当做范例讲的，卷积层必须是那种图像嘛？我想问下有没有适用于好比莺尾花数据那种数值型数据分类的卷积神经网络和循环神经网络呢？恳求兄弟姐妹们解惑？
2条回答 默认 最新
seasermy 2024-01-08 19:29关注卷积神经网络适合于二维场景或三维场景的场合，不限于图像，任何你想建模的数据都可以用卷积来处理，例如，语音识别模型对频谱的处理
rnn神经网络主要用于对序列建模，主要指语音，视频，文字这种有序列特征的数据，不过，你可以把图片每一行或每一小块作为序列输入rnn模型
看看vision transformer吧
评论 打赏解决 1无用举报
分享
- 2025-02-07 00:16该项目通过Python语言和PyTorch库的结合，构建了一个高效的卷积神经网络模型，该模型不仅在技术上具有前瞻性，而且在实际应用中也显示出了非常强大的性能。这项工作不仅为人脸识别技术的发展贡献了力量，也为深度...
- 2025-10-02 03:56这些图片文件可以理解为用于训练和测试卷积神经网络的数据集，图片内容可能涉及多种分类，如动物、植物、车辆等，或者更具体的对象如不同种类的猫、狗等，以便训练模型进行准确识别。只有1个文件是Python源代码，...
- 2025-06-22 06:39在描述中仅提及了“pytorch”，这表明该项目使用了Python编程语言和PyTorch这个开源机器学习库。PyTorch因为其动态计算图、易用性和社区支持而广受欢迎，特别是在学术研究和工业应用中。 标签“奥特曼 pytorch CNN ...
- 2022-02-14 23:10在这个【项目实战】中，我们将深入探讨如何使用Python编程语言结合卷积神经网络（CNN）和VGG16模型进行图像识别。这是一个典型的深度学习应用，涵盖了从数据获取到模型训练和评估的完整流程。 首先，我们要理解项目...
- 2017-06-15 22:58卷积神经网络是深度学习中的核心模型，特别适用于处理图像数据。CNN通过卷积层、池化层、全连接层等结构，能够自动学习和提取图像的特征，从而在人脸识别任务中表现出色。 2. **Python编程语言**： Python是数据...
- 2025-08-15 16:48在自然语言处理领域，循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）被用于机器翻译、语音识别等任务；在游戏和策略模拟方面，深度强化学习也取得了突破性的进展。 使用Python编程语言实现神经网络模型是一个集理论...
- 2025-08-14 21:58在实际应用中，C++神经网络库能够支持各种常见的神经网络结构和算法，包括但不限于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等。开发者可以根据具体的任务需求选择或设计合适的网络结构。...
- 2025-08-14 11:17教程将详细介绍如何从零开始构建一个基础的神经网络，并逐步引导用户如何构建更复杂的网络结构，包括卷积神经网络（CNNs）、循环神经网络（RNNs）以及长短期记忆网络（LSTMs）等。内容涵盖从理论基础到实际编码实践...
- 2021-09-26 12:16基于循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)对电子邮件的作者识别 本文研究的是基于深度学习的方法来解决电子邮件作者识别的问题。该方法使用循环神经网络(RNN)和卷积神经网络(CNN)来捕获电子邮件的语言特征，并使用...
- 2025-08-16 05:12此外，还会涉及一些高级话题，如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)等在C++中的实现，以及如何优化模型以提高训练效率和预测准确度。 最后，结合最新的技术动态和工业应用案例，本文将对C++神经网络技术的发展...
- 没有解决我的问题, 去提问
问题事件
创建了问题
12月20日