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  • 人工神经网络种类

    2018-02-20 10:02:29
    人工神经网络种类
  • 神经网络种类总结

    2019-12-01 10:54:22
    下图所示,是来自Asimov研究所的Fjodor van Veen在2016年编写了一个关于神经网络种类图: 参考网站:https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/

    下图所示,是来自Asimov研究所的Fjodor van Veen在2016年编写了一个关于神经网络种类图:

    参考网站:https://www.asimovinstitute.org/neural-network-zoo/

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  • 随着神经网络的不断发展,越来越多的人工神经网络模型也被创造出来了,其中,具有代表性的就是前馈型神经网络模型、反馈型神经网络模型以及图网络. 1.前馈型神经网络模型 前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork...

           随着神经网络的不断发展,越来越多的人工神经网络模型也被创造出来了,其中,具有代表性的就是前馈型神经网络模型、反馈型神经网络模型以及图网络.

    1.前馈型神经网络模型

          前馈神经网络(Feedforward Neural Network ,FNN),简称前馈网络。

          把每个神经元按接收信息的先后分为不同的组,每一组可以看做是一个神经层。每一层中的神经元接收前一层神经元的输出,并输出到下一层神经元

          整个网络中的信息是朝着一个方向传播的,即输入到输出方向,没有反向的信息传播(和误差反向传播不是一回事),可用有向无环图表示

          前馈神经网络包括全连接前馈神经网络(FC)卷积神经网络(CNN)

          前馈神经网络可以看做是一个函数,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。

     

    2.反馈型神经神经网络

    反馈神经网络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)、Hopfield网络和玻尔兹曼机。

    而为了进一步增强记忆网络的记忆容量,可以映入外部记忆单元和读写机制,用来保存一些网络的中间状态,称为记忆增强网络,比如神经图灵机。

     

    3. 图网络

    前馈神经网络和反馈神经网络的输入都可表示为向量或者向量序列,但实际应用中很多数据都是图结构的数据,比如知识图谱、社交网络和分子网络等。这时就需要用到图网络来进行处理。

    图网络是定义在图结构数据上的神经网络,图中每个结点都由一个或者一组神经元组成。结点之前的连接可以是有向的,也可以是无向的。每个结点可以收到来自相邻结点或自身的信息。

     

    perference

    1、深度学习之前馈神经网络(前向传播和误差反向传播

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  • 包括:全连接前馈神经网络,卷积神经网络 表示:有向无环图 信息传播:朝着一个方向(反向传播和这个不是同一个概念) 三.反馈网络 输入:向量或向量序列 包括:循环神经网络,Hopfieid网...

    了解名词,以防他人提起,自己不会~


    一.神经网络的分类

    前馈式网络,反馈式网络,图网络

    二.前馈网络(Feedforward Neural Network,FNN)

    输入:向量或向量序列

    包括:全连接前馈神经网络,卷积神经网络

    表示:有向无环图

    信息传播:朝着一个方向(反向传播和这个不是同一个概念)

    三.反馈网络

    输入:向量或向量序列

    包括:循环神经网络,Hopfieid网络,波尔兹曼机

    表示:有向循环图或者无向图

    信息传播:可单向,可双向,可以自己到自己

    神经元:有记忆功能,在不同时刻有不同状态。(为进一步增强网络记忆容量,可映入外部记忆单元和读写机制,以保存网络中间状态,如神经图灵机)

     

    四.图网络

    输入:图结构数据(如:知识图谱,社交网络,分子网络等)

    表示:可有向,可无向

    信息传播:相邻节点或自己

    结点:一个或一组神经元

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  • 使用BP神经网络进行分类预测
  • 浅谈神经网络种类

    2020-03-20 13:52:08
    1.神经网络的分类 大体上,神经网络分为三种:前馈神经网络、反馈神经网络和图网络。 2.前馈神经网络 前馈神经网络(feedforward neural network)是一种简单的神经网络,也被称为多层感知机(multi-layer ...

    1.神经网络的分类

    大体上,神经网络分为三种:前馈神经网络、反馈神经网络和图网络。

    2.前馈神经网络

    前馈神经网络(feedforward neural network)是一种简单的神经网络,也被称为多层感知机(multi-layer perceptron,简称MLP),其中不同的神经元属于不同的层,由输入层-隐藏层-输出层构成,信号从输入层往输出层单向传递,中间无反馈,其目的是为了拟合某个函数,由一个有向无环图表示,如下:

    前馈神经网络中包含激活函数(sigmoid函数、tanh函数等)、损失函数(均方差损失函数、交叉熵损失函数等)、优化算法(BP算法)等。常用的模型结构有:卷积神经网络、全连接神经网络、BP神经网络、RBF神经网络、感知机等。

    3.反馈神经网络

    反馈神经网络(feedback neural network)的输出不仅与当前输入以及网络权重有关,还和网络之前的输入有关。它是一个有向循环图或是无向图,具有很强的联想记忆能力和优化计算能力。常用的模型结构有:RNN、Hopfield网络、玻尔兹曼机、LSTM等。

    4.图网络

    图(graph)是一种在拓扑空间内按图结构组织来关系推理的函数集合,包括社交网络、知识图谱、分子图神经网络等。

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  • 人工神经网络有40多种,其中比较著名的有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。 参考: ...
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    2018-07-21 10:18:26
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空空如也

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