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常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些）

發(fā)布時(shí)間：2023-04-21 18:55:27 稿源：創(chuàng)意嶺閱讀： 93

大家好！今天讓創(chuàng)意嶺的小編來(lái)大家介紹下關(guān)于常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題，以下是小編對(duì)此問(wèn)題的歸納整理，讓我們一起來(lái)看看吧。

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本文目錄:

1、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別
2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中Belief Net和標(biāo)準(zhǔn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別
3、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見(jiàn)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
4、目前最常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是多少層的

常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些）

一、bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是ANN人工神經(jīng)中的一種，常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功穿駭扁較壯記憋席鉑蘆能不經(jīng)相同，可總體來(lái)說(shuō)ANN的主要功能是模式識(shí)別和分類(lèi)訓(xùn)練。

二、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中Belief Net和標(biāo)準(zhǔn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別

這兩個(gè)概念實(shí)際上是互相交叉的，例如，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks，簡(jiǎn)稱(chēng)CNNs）就是一種深度的監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而深度置信網(wǎng)（Deep Belief Nets，簡(jiǎn)稱(chēng)DBNs）就是一種無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類(lèi)別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。深度學(xué)習(xí)的概念由Hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(wǎng)(DBN)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來(lái)希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外Lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對(duì)關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是ANN人工神經(jīng)中的一種，常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功能不經(jīng)相同，可總體來(lái)說(shuō)ANN的主要功能是模式識(shí)別和分類(lèi)訓(xùn)練。最本質(zhì)的區(qū)別可以說(shuō)是學(xué)習(xí)方法不同，或者說(shuō)模型的優(yōu)化方法不同。前者應(yīng)該是基于遺傳算法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)權(quán)值的學(xué)習(xí)，而后者大都是采用反向傳播（BP）算法進(jìn)行權(quán)值學(xué)習(xí)，而這兩種算法差異很大。建議你分別了解：

三、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見(jiàn)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

RBF網(wǎng)絡(luò)是指隱含層神經(jīng)元由RBF神經(jīng)元組成的前饋網(wǎng)絡(luò)。RBF神經(jīng)元是指神經(jīng)元的變換函數(shù)為RBF（Radial Basis Function，徑向基函數(shù)）的神經(jīng)元。典型的RBF網(wǎng)絡(luò)由三層組成：一個(gè)輸入層，一個(gè)或多個(gè)由RBF神經(jīng)元組成的RBF層（隱含層），一個(gè)由線(xiàn)性神經(jīng)元組成的輸出層。

常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（常用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些）