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卷积神经网络-递归神经网络

时间: 2025-04-25 10:30:50 浏览: 19

### 卷积神经网络与递归神经网络的区别 #### 数据处理方式卷积神经网络(CNN)主要针对二维数据，如图像，通过卷积层和池化层提取局部特征并组合成更复杂的模式[^3]。而递归神经网络(RNN)擅长处理一维或多维序列数据，能够捕捉时间上的动态行为和上下文信息。 #### 结构特点 CNN采用卷积核滑动扫描输入矩阵的不同位置，并利用参数共享机制减少模型复杂度；相比之下，RNN则引入了循环连接单元，在同一隐藏状态上重复应用相同的权重矩阵以传递历史信息给未来时刻的状态更新过程[^2]。 #### 特征提取方法对于静态图片而言，CNN能自动学习到不同尺度下的边缘、纹理乃至物体部件等层次化的视觉表示形式；而对于随时间变化的声音片段或者文字串来说，则更适合由具备记忆功能的RNN来进行建模分析其内在规律性。 #### 数学表达式差异 - **CNN** 的基本运算可描述为：\[y=f(W*x+b)\] ，其中 \(W\) 表示滤波器权重，\(b\) 是偏置项，\(*\) 符号代表卷积操作； - **RNN** 中最简单的门控结构——Elman RNN 可写作： \[h_t=\sigma(Ux_t+Wh_{t−1})\], 这里 \(U, W\) 分别对应当前输入及前一刻隐含态的影响因子[\^4]. ```python import torch.nn as nn class SimpleCNN(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleCNN, self).__init__() self.conv_layer = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=8, kernel_size=(3, 3)) def forward(self, x): return self.conv_layer(x) class SimpleRNN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim): super(SimpleRNN, self).__init__() self.rnn_cell = nn.RNNCell(input_dim, hidden_dim) def forward(self, x, h_prev): h_next = self.rnn_cell(x, h_prev) return h_next ```

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