圖像識別的神經網路有哪些

⑷ 神經網路 的四個基本屬性是什麼

神經網路 的四個基本屬性：

（1）非線性：非線性是自然界的普遍特徵。腦智能是一種非線性現象。人工神經元處於兩種不同的激活或抑制狀態，它們在數學上是非線性的。由閾值神經元組成的網路具有更好的性能，可以提高網路的容錯性和存儲容量。

（2）無限制性：神經網路通常由多個連接廣泛的神經元組成。一個系統的整體行為不僅取決於單個神經元的特性，而且還取決於單元之間的相互作用和互連。通過單元之間的大量連接來模擬大腦的非限制性。聯想記憶是一個典型的無限制的例子。

（3）非常定性：人工神經網路具有自適應、自組織和自學習的能力。神經網路處理的信息不僅會發生變化，而且非線性動態系統本身也在發生變化。迭代過程通常用來描述動態系統的演化。

（4）非凸性：在一定條件下，系統的演化方向取決於特定的狀態函數。例如，能量函數的極值對應於系統的相對穩定狀態。非凸性是指函數具有多個極值，系統具有多個穩定平衡態，從而導致系統演化的多樣性。

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神經網路的特點優點：

人工神經網路的特點和優越性，主要表現在三個方面：

第一，具有自學習功能。例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、市場預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。

第二，具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。

第三，具有高速尋找優化解的能力。尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。

⑸ 有哪些深度神經網路模型

目前經常使用的深度神經網路模型主要有卷積神經網路(CNN) 、遞歸神經網路(RNN)、深信度網路(DBN) 、深度自動編碼器(AutoEncoder) 和生成對抗網路(GAN) 等。

遞歸神經網路實際.上包含了兩種神經網路。一種是循環神經網路(Recurrent NeuralNetwork) ;另一種是結構遞歸神經網路(Recursive Neural Network)，它使用相似的網路結構遞歸形成更加復雜的深度網路。RNN它們都可以處理有序列的問題，比如時間序列等且RNN有「記憶」能力，可以「模擬」數據間的依賴關系。卷積網路的精髓就是適合處理結構化數據。

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