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  • 神经网络有哪些
    千次阅读
    2020-12-28 22:08:21

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    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e68a8462616964757a686964616f31333431356638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

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    神经网络类型众多!所以,为了更好地展开对神经网络地学习,我总是让自己先去了解这个知识的整体脉络,然后再一步一步地对具体地知识点进行深入,下图摘自深度学习500问,正如所见,这幅图很好的向我们展示了神经网络常用的模型结构!
    在这里插入图片描述

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  • 神经网络模型分类总结

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    卷积神经网络总结:卷积神经网络完整总结_AntheLinZ的博客-CSDN博客_典型的cnn结构 

    一、神经网络类别

    一般的,神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈,可以分为两种:前馈神经网络和反馈神经网络。

    1.1 前馈神经网络

    前馈神经网络(Feedforward Neural Network)中,信息从输入层开始输入,每层的神经元接收前一级输入,并输出到下一级,直至输出层。整个网络信息输入传输中无反馈(循环)。即任何层的输出都不会影响同级层,可用一个有向无环图表示。

    常见的前馈神经网络包括卷积神经网络(CNN)、全连接神经网络(FCN)、生成对抗网络(GAN)等。

    1.2 反馈神经网络

    反馈神经网络(Feedback Neural Network)中,神经元不但可以接收其他神经元的信号,而且可以接收自己的反馈信号。和前馈神经网络相比,反馈神经网络中的神经元具有记忆功能,在不同时刻具有不同的状态。反馈神经网络中的信息传播可以是单向也可以是双向传播,因此可以用一个有向循环图或者无向图来表示。

    常见的反馈神经网络包括循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)、Hopfield网络和玻尔兹曼机。

    二、经典神经网络模型介绍

    全连接神经网络(FCN)

    全连接神经网络是深度学习最常见的网络结构,有三种基本类型的层: 输入层、隐藏层和输出层。当前层的每个神经元都会接入前一层每个神经元的输入信号。在每个连接过程中,来自前一层的信号被乘以一个权重,增加一个偏置,然后通过一个非线性激活函数,通过简单非线性函数的多次复合,实现输入空间到输出空间的复杂映射。

    卷积神经网络(CNN)

    图像具有非常高的维数,因此训练一个标准的前馈网络来识别图像将需要成千上万的输入神经元,除了显而易见的高计算量,还可能导致许多与神经网络中的维数灾难相关的问题。卷积神经网络提供了一个解决方案,利用卷积和池化层,来降低图像的维度。由于卷积层是可训练的,但参数明显少于标准的隐藏层,它能够突出图像的重要部分,并向前传播每个重要部分。传统的CNNs中,最后几层是隐藏层,用来处理“压缩的图像信息”。

    残差网络(ResNet)

    深层前馈神经网络有一个问题,随着网络层数的增加,网络会发生了退化(degradation)现象:随着网络层数的增多,训练集loss逐渐下降,然后趋于饱和,当再增加网络深度的话,训练集loss反而会增大。为了解决这个问题,残差网络使用跳跃连接实现信号跨层传播

    生成对抗网络(GAN)

    生成对抗网络是一种专门设计用于生成图像的网络,由两个网络组成: 一个鉴别器和一个生成器。鉴别器的任务是区分图像是从数据集中提取的还是由生成器生成的,生成器的任务是生成足够逼真的图像,以至于鉴别器无法区分图像是否真实。随着时间的推移,在谨慎的监督下,这两个对手相互竞争,彼此都想成功地改进对方。最终的结果是一个训练有素的生成器,可以生成逼真的图像。鉴别器是一个卷积神经网络,其目标是最大限度地提高识别真假图像的准确率,而生成器是一个反卷积神经网络,其目标是最小化鉴别器的性能。

    变分自动编码器(VAE)

    自动编码器学习一个输入(可以是图像或文本序列)的压缩表示,例如,压缩输入,然后解压缩回来匹配原始输入,而变分自动编码器学习表示的数据的概率分布的参数。不仅仅是学习一个代表数据的函数,它还获得了更详细和细致的数据视图,从分布中抽样并生成新的输入数据样本。

    Transformer

    Transformer是Google Brain提出的经典网络结构,由经典的Encoder-Decoder模型组成。在上图中,整个Encoder层由6个左边Nx部分的结构组成。整个Decoder由6个右边Nx部分的框架组成,Decoder输出的结果经过一个线性层变换后,经过softmax层计算,输出最终的预测结果。

     

    循环神经网络 (RNN)

    循环神经网络是一种特殊类型的网络,它包含环和自重复,因此被称为“循环”。由于允许信息存储在网络中,RNNs 使用以前训练中的推理来对即将到来的事件做出更好、更明智的决定。为了做到这一点,它使用以前的预测作为“上下文信号”。由于其性质,RNNs 通常用于处理顺序任务,如逐字生成文本或预测时间序列数据(例如股票价格)。它们还可以处理任意大小的输入。

    长短期记忆网络(LSTM)

    LSTM结构是专门为解决RNN在学习长的的上下文信息出现的梯度消失、爆炸问题而设计的,结构中加入了内存块。这些模块可以看作是计算机中的内存芯片——每个模块包含几个循环连接的内存单元和三个门(输入、输出和遗忘,相当于写入、读取和重置)。信息的输入只能通过每个门与神经元进行互动,因此这些门学会智能地打开和关闭,以防止梯度爆炸或消失。

    Hopfield网络

    Hopfield神经网络是一种单层互相全连接反馈型神经网络。每个神经元既是输入也是输出,网络中的每一个神经元都将自己的输出通过连接权传送给所有其它神经元,同时又都接收所有其它神经元传递过来的信息。

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  • 顾名思义,全连接神经网络中,对n-1层和n层而言,n-1层的任意一个节点,都和第n层所有节点连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候,激活函数的输入是n-1层所有节点的加权,这个激活函数是非线性的。它的缺点就是

    一、全连接神经网络

    顾名思义,全连接神经网络中,对n-1层和n层而言,n-1层的任意一个节点,都和第n层所有节点有连接。即第n层的每个节点在进行计算的时候,激活函数的输入是n-1层所有节点的加权,这个激活函数是非线性的。它的缺点就是权重太多了,计算量很大。
    它可作用于大多数场景。

    二、前馈神经网络(Feedforward neural network,FNN)

    前馈神经网络采用一种单向多层结构。其中每一层包含若干个神经元。在此种神经网络中,各神经元可以接收前一层神经元的信号,并产生输出到下一层。第0层叫输入层,最后一层叫输出层,其他中间层叫做隐含层(或隐藏层、隐层)。隐层可以是一层,也可以是多层。

    • 在前馈神经网络中,不同的神经元属于不同的层,每一层的神经元可以接受到前一层的神经元信号,并产生信号输出到下一层。第0层叫做输入层,最后一层叫做输出层,中间的叫做隐藏层,整个网络中无反馈,信号从输入层到输出层单向传播,可用一个有向无环图表示。在西瓜书5.2有提及。

    三、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)

    卷积神经网络是一种具有局部连接,权重共享等特性的深层前馈神经网络。一般是由卷积层,汇聚层,全连接层交叉堆叠而成,使用反向传播算法进行训练。其有三个结构上的特征:局部连接,权重共享以及汇聚。这些特征使得卷积神经网络具有一定程度上的平移,缩放和旋转不变性。较前馈神经网络而言,其参数更少。

    卷积神经网络的输入为二维的像素整阵列,输出为这个图片的属性,当网络训练学习后,所输入的图片或许经过稍微的变换,但卷积神经网络还是可以通过识别图片局部的特征而将整个图片识别出来。

    • 数据输入层:该层要做的处理主要是对原始图像数据进行预处理,包括去均值(把输入数据各个维度都中心化为0,其目的就是把样本的中心拉回到坐标系原点上),归一化(幅度归一化到同样的范围);
      卷积计算层:相当于滤镜,将图片进行分块,对每一块进行特征处理,从而提取特征,这是最重要的一层。具体操作还未仔细学习。
      池化层:池化层夹在连续的卷积层中间, 用于压缩数据和参数的量,减小过拟合。通过对提取的高维特征进行降维,对于输入为图像的情况,这里最主要的作用应该就是压缩。
      全连接层:对空间排列的特征化成一维的向量。

    主要应用:计算机视觉,图像和视频分析的各种任务上,比如图像分类,人脸识别,物体识别,图像分割等,其准确率也远远超过了其他的人工神经网络。近年来,卷积神经网络也应用到自然语言处理和推荐系统等领域。

    四、循环神经网络(Recurrent neural network,RNN )

    • 循环神经网络是一类具有短期记忆能力的神经网络,在循环神经网络中,神经元不仅可以接受其他神经元的信息,还可以接受自身的信息,形成一个环路结构。在很多现实任务中,网络的输出不仅和当前的输入有关,也和过去一段时间的输出相关。

    从网络结构上,循环神经网络会记忆之前的信息,并利用之前的信息影响后面结点的输出。即:循环神经网络的隐藏层之间的结点是有连接的,**隐藏层的输入不仅包括输入层的输出,还包括上一时刻隐藏层的输出。**类似于机器学习西瓜书的5.5.5介绍的Elman网络

    常用于文本填充、时间序列、语音识别等序列数据。

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空空如也

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