神經網絡

什麼是神經網絡?

神經網絡是一種計算模型，其分層結構類似於大腦中神經元的網絡結構。它的特點是相互連接的處理元素，稱為神經元，它們一起工作以產生輸出函數。神經網絡由輸入和輸出層/維度組成，在大多數情況下，它們還有一個隱藏層，由將輸入轉換為輸出層可以使用的東西的單元組成。

神經網絡架構的類型:

神經網絡，也稱為人工神經網絡，使用不同的深度學習算法。以下是一些最常見的神經網絡類型:

前饋神經網絡:

這是最基本和最常見的架構類型;在這裏，信息從輸入到輸出隻沿一個方向傳播。它由輸入層組成;一個輸出層，在這中間，我們有一些隱藏層。如果隱藏層不止一個，那麼這個網絡就被稱為深度神經網絡。

循環神經網絡(RNNs)

這是一種更複雜的網絡類型;這種人工神經網絡通常用於語音識別和自然語言處理(NLP)。rnn對序列的每個元素執行相同的任務，輸出依賴於前麵的計算。

卷積神經網絡(ConvNets或CNNs)

CNN有幾個層，通過這些層，數據被過濾成類別。cnn已被證明在圖像識別、文本語言處理和分類等領域非常有效。卷積神經網絡由輸入層、輸出層和隱藏層組成，隱藏層包括多個卷積層、池化層、全連接層和歸一化層。

至少還有十幾種其他類型的神經網絡，如對稱連接網絡:玻爾茲曼機網絡、Hopfield網絡和許多其他類型。選擇正確的網絡取決於您訓練網絡時使用的數據，以及您所考慮的特定應用程序。