常见的神经网络结构有哪些,各有什么特点

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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神经网络有哪些主要分类规则并如何分类?

神经网络模型的分类。

人工神经网络的模型很多,可以按照不同的方法进行分类。其中,常见的两种分类方法是,按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。

1、按照网络拓朴结构分类。

网络的拓朴结构,即神经元之间的连接方式。按此划分,可将神经网络结构分为两大类:层次型结构和互联型结构。

层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层(隐层)、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息,并传给中间各隐层神经元;隐层是神经网络的内部信息处理层,负责信息变换。根据需要可设计为一层或多层;最后一个隐层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。

而互连型网络结构中,任意两个节点之间都可能存在连接路径,因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况:全互连型、局部互连型和稀疏连接型。

2、按照网络信息流向分类。

从神经网络内部信息传递方向来看,可以分为两种类型:前馈型网络和反馈型网络。

单纯前馈网络的结构与分层网络结构相同,前馈是因网络信息处理的方向是从输入层到各隐层再到输出层逐层进行而得名的。前馈型网络中前一层的输出是下一层的输入,信息的处理具有逐层传递进行的方向性,一般不存在反馈环路。因此这类网络很容易串联起来建立多层前馈网络。

反馈型网络的结构与单层全互连结构网络相同。在反馈型网络中的所有节点都具有信息处理功能,而且每个节点既可以从外界接受输入,同时又可以向外界输出。

前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系

一、计算方法不同。

1、前馈神经网络:一种最简单的神经网络,各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出,并输出给下一层.各层间没有反馈。

2、BP神经网络:是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。

3、卷积神经网络:包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。

二、用途不同。

1、前馈神经网络:主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。

2、BP神经网络:

(1)函数逼近:用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数;

(2)模式识别:用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来;

(3)分类:把输入向量所定义的合适方式进行分类;

(4)数据压缩:减少输出向量维数以便于传输或存储。

3、卷积神经网络:可应用于图像识别、物体识别等计算机视觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等领域。

联系:

BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络,三者都属于人工神经网络。因此,三者原理和结构相同。

三、作用不同。

1、前馈神经网络:结构简单,应用广泛,能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数.而且可以精确实现任意有限训练样本集。

2、BP神经网络:具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定,并且随着结构的差异其性能也有所不同。

3、卷积神经网络:具有表征学习能力,能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。

扩展资料:

1、BP神经网络优劣势。

BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定,并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。

①学习速度慢,即使是一个简单的问题,一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。

②容易陷入局部极小值。

③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。

④网络推广能力有限。

2、人工神经网络的特点和优越性,主要表现在以下三个方面。

①具有自学习功能。例如实现图像识别时,只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络,网络就会通过自学习功能,慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、效益预测,其应用前途是很远大的。

②具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

③具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解,往往需要很大的计算量,利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络,发挥计算机的高速运算能力,可能很快找到优化解。

参考资料:百度百科—前馈神经网络。

百度百科—BP神经网络。

百度百科—卷积神经网络。

百度百科—人工神经网络。

神经网络的基本原理是什么?

神经网络的基本原理是:每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重,并加上其他输入到这个神经元里的值(并结合其他信息值),最后算出一个总和,再经过神经元的偏差调整,最后用激励函数把输出值标准化。基本上,神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元,这些网络可以把数据处理分类,就是我们要的输出。

神经网络常见的工具:

以上内容参考:在众多的神经网络工具中,NeuroSolutions始终处于业界领先位置。它是一个可用于windows XP/7高度图形化的神经网络开发工具。其将模块化,基于图标的网络设计界面,先进的学习程序和遗传优化进行了结合。该款可用于研究和解决现实世界的复杂问题的神经网络设计工具在使用上几乎无限制。

以上内容参考:神经网络伪原创

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