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全球實時：有哪些常用的神經(jīng)網(wǎng)絡模型？

時間：2023-03-25 14:09:52來源：嗶哩嗶哩


(資料圖片僅供參考)

受到人腦神經(jīng)系統(tǒng)的啟發(fā)，早期的神經(jīng)科學家構造了一種模仿人腦神經(jīng)系統(tǒng)的數(shù)學模型，稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡，簡稱神經(jīng)網(wǎng)絡。在機器學習領域，神經(jīng)網(wǎng)絡是指由很多人工神經(jīng)元構成的網(wǎng)絡結構模型，這些人工神經(jīng)元之間的連接強度是可學習的參數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡本身是一般的函數(shù)逼近，這就是為什么它們幾乎可以應用于任何從輸入到輸出空間復雜映射的機器學習問題。

ANN，人工神經(jīng)網(wǎng)絡

RBF NN，徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡

DBN，深度信念網(wǎng)絡

GAN，生成對抗網(wǎng)絡，Dropout

DNN，深度神經(jīng)網(wǎng)絡

FCN，全卷積網(wǎng)絡

CNN，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，MCNN多列卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，ResNets殘差網(wǎng)絡Inception，Xception

RNN，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡，BRNN雙向循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡、DRNN深層循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡LSTM，長短期記憶網(wǎng)絡AE，自編碼器

GNN，圖神經(jīng)網(wǎng)絡，GCN圖卷積網(wǎng)絡，圖注意力機GAT

和同濟大學計算機博士唐宇迪交流學習，關注公眾號【咕泡AI】，回復：168

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