基本的神经网络有什么

尽管有无数的神经网络架构，但对于任何深度学习工程师而言，这里有11种必不可少的知识，它们分为四大类：标准网络，递归网络，卷积网络和自动编码器。常见的几种神经网络一、感知器神经网络输入神经元感知器神经元的一般模型1.感知器的学习感知器的学习是有导师学习方式。感知器的训练算法的基本原理来源于著名的Hebb学习律。基本思想：逐步地将样本集中的输入到网络

1.前馈神经网络这是一种最基本的神经网络类型，得益于技术的进步和发展，开发人员可以添加更多的隐藏层，而不必太担心其计算时间过长。而在深度学习技术的“教父"Geoff Hinton在1990年推出了反向传播算法之后，前馈神经网络开始得到广泛应用。2.卷积神经网络(CNN) 在卷积神经网络(CNN)普及之前，人们采用很多算法对图像分类。人们过去常常根据图像创建特征，然后将这些特征输入到诸如支持向量卷积神经网络（CNN）：卷积神经网络是用于图像和空间数据处理的神经网络人工神经网络（ANN）：人工神经网络是神经网络的基本形式，由神经元、权

共计55条视频，包括：一、CNN卷积神经网络：1-卷积神经网络应用领域、2-卷积的作用、3-卷积特征值计算方法等，UP主更多精彩视频，请关注UP账号。1、感知野： 在卷积神经网络中，感受野(Receptive Field)的定义是卷积神经网络每一层输出的特征图(feature map) 上的像素点在输入图片上映射的区域大小。再通俗点的解释是，特征图上的一个点对应输入图上的区域，如图1所示。感受野(Receptive Field),指的是神经网络中神经元“看到的"输入区域，在卷积神经网络中，feature map上某个元素的计算受输入图像上某个