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学过哪些深度神经网络

发布时间:2025-02-13 08:38:48

A. 有哪些深度神经网络模型

目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN) 、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN) 、深度自动编码器(AutoEncoder) 和生成对抗网络(GAN) 等。

递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。一种是循环神经网络(Recurrent NeuralNetwork) ;另一种是结构递归神经网络(Recursive Neural Network),它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。RNN它们都可以处理有序列的问题,比如时间序列等且RNN有“记忆”能力,可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。

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B. 机器学习与深度学习中的神经网络,卷积神经网络,rnn,cnn,gr

机器学习是人工智能的一个分支,神经网络和深度学习是机器学习的子领域。神经网络作为深度学习算法的基石,构成了深度学习的支柱,但并非完全等同于深度学习。

神经网络,或称为人工神经网络(ANN)或模拟神经网络(SNN),是机器学习的组成部分,并且是深度学习算法的核心。深度学习强调神经网络的深度,即层数的多寡。深度神经网络通常包括三层或更多层,从输入到输出形成单向流动。反向传播技术允许网络从输出逆向调整至输入,以优化权重,提高模型性能。

神经网络的工作原理直观:通过输入数据,调整激活函数,优化训练数据,最终得出结论。

卷积神经网络(CNN)在神经网络的基础上,引入了有效的特征学习层,包括卷积层、池化层以及激活层。这些层的加入使得网络能够更高效地学习特征,从而实现深度学习。通常提及的深度学习,指的是包括CNN在内的新结构以及新方法,如ReLU激活函数,解决了传统神经网络难以解决的问题。

卷积神经网络的基本架构包含输入层、隐藏层(卷积层、池化层)和输出层(全连接层)。卷积层和池化层用于提取特征,激活层则增加非线性,全连接层用于分类决策。

循环神经网络(RNN)专为序列数据设计,捕捉序列之间的关系特征,输出序列形式的结果。门控循环单元(GRU)是RNN的改进版,通过简化结构和计算,有效解决长序列的语义关联问题,同时缓解梯度消失或爆炸现象。

GRU的核心结构分为更新门和重置门,首先计算门值,用于控制上一时间步信息的利用程度。之后进行基本的RNN计算,利用这一过程更新隐含状态,保留关键信息,确保模型性能稳定。

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