rcnn是什么神經(jīng)網(wǎng)絡？用于目標檢測的CNN網(wǎng)絡模型可以提供目標類型分析和定位幀。cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的卷積核怎么確定？從模型中學習卷積參數(shù)，手動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？

用于目標檢測的CNN網(wǎng)絡模型可以提供目標類型分析和定位幀。

cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中的卷積核怎么確定？

從模型中學習卷積參數(shù)，手動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)絡中的信道數(shù)。常用的是128 256 512，需要根據(jù)具體任務來確定。

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

不，神經(jīng)網(wǎng)絡不是兄弟，因為它們的結(jié)構(gòu)不同。

支持向量機是通過凸優(yōu)化算法解決凸性問題，找到最大邊緣條件，實現(xiàn)高維數(shù)據(jù)分割。神經(jīng)網(wǎng)絡通過復雜的非線性表達式來描述輸入輸出之間的關(guān)系。CNN采用卷積核對參數(shù)矩陣進行約簡，RNN采用參數(shù)共享的方法，DNN采用FC網(wǎng)絡時只使用線性和非線性表達式。這些算法的設計思想和應用都不盡相同。不能說他們是兄弟，但他們都是機器學習算法。

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

主要有三點：

還有像最大池這樣的非線性變換，可以提高網(wǎng)絡功能的性能。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（cnn）中為什么要有池化層？

神經(jīng)網(wǎng)絡處理器（NPU）。只要我們了解神經(jīng)網(wǎng)絡計算，就很容易理解NPU。以CNN為例，CNN的計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在進行類似計算時將比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，因此不可能對神經(jīng)網(wǎng)絡計算進行專門的優(yōu)化，而NPU是指專門為神經(jīng)網(wǎng)絡計算設計的處理器。可以理解，CPU還可以執(zhí)行圖像處理任務。然而，由于對圖像處理需求的不斷增長，NVIDIA抓住了機遇，生產(chǎn)了比CPU效率更高的圖像處理專用芯片。隨著時間的推移，圖像處理是由一個專門的圖像處理芯片GPU來完成的。同樣，這只是對神經(jīng)網(wǎng)絡和機器學習處理需求激增的開始。傳統(tǒng)的CPU和GPU也可以完成類似的任務，但是專門為神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)化的NPU單元的性能遠遠高于CPU和GPU。逐漸地，類似的神經(jīng)網(wǎng)絡任務將由專門的NPU單元來完成。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。乘法累加運算不是簡單的乘法累加運算，而是具有數(shù)據(jù)相關(guān)性的乘法累加運算。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，導致不必要的IO內(nèi)存訪問量的增加。NVIDIA的做法是大幅增加帶寬，其副作用是增加功耗。