深度学习：卷积网络与递归网络的结合应用

"该课程由纽约城市大学的博士李伟主讲，专注于讲解卷积网络（CNN）和递归神经网络（RNN）的结合应用，特别是如何利用这两种技术进行图片标注、视频行为识别和图片/视频问答。课程旨在帮助学习者理解CNN和RNN在特征提取上的异同，以及它们在实际应用中的作用。此外，还将通过实例学习ImageCaption项目，教授如何完成图片自动标注的训练和测试。" 卷积网络（CNN）是深度学习领域处理计算机视觉问题的核心工具，它通过卷积层、池化层和全连接层等结构，有效地捕获图像中的局部特征并进行层次化的表示。CNN的空间扩展能力使其能处理图像的二维结构，其中神经元与特征进行卷积操作，形成特征图，这在图像分类、物体检测等任务中表现优异。 递归神经网络（RNN），尤其是长短期记忆网络（LSTM），则擅长处理序列数据，如自然语言和时间序列。RNN的每个时间步长都会基于前一时刻的状态计算当前时刻的输出，这种记忆机制使其能捕获序列数据中的长期依赖关系。LSTM网络通过门控机制解决了传统RNNs的梯度消失问题，因此在语言建模、机器翻译等领域表现出色。 当CNN和RNN结合时，可以充分利用两者的优势。例如，在图片标注任务中，CNN先提取图像的视觉特征，然后RNN处理这些特征以生成描述性的文本。在视频行为识别中，CNN分析每一帧的图像，RNN则负责结合时间序列信息来识别连续的动作。对于图片/视频问答，CNN处理输入的图像或视频流，RNN生成对应的答案，这种结合使得系统能够理解和回答包含视觉信息的问题。 课程将深入探讨这些概念，并通过具体的ImageCaption项目实践，帮助学员掌握如何在实际项目中运用CNN和RNN。学员将了解到如何使用现有的工具包进行训练和测试，增强在时间和空间特性并存的数据集上的模型构建能力。通过学习，期望学员能够对传统神经网络的空间时间扩展有深刻理解，熟悉CNN和RNN的特征提取差异，以及它们在图片标注、视频分类和图片问答等应用场景中的作用。