神经网络模型架构有哪些

神经网络的拓扑结构包括网络层数、各层神经元数量以及各神经元之间相互连接的方式。 人工神经网络的模型从其拓扑结构角度去看，可分为层次型和互连型。 层次型模型是将神经网络分为输入层（Input Layer）、隐层（Hidden Layer）和输出层（Output Layer），各层顺序连接。

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。

品牌型号：lenovo ThinkPad X250系统：Windows 11软件版本:人工神经网络分层结构包括神经元、层和网络三个部分。 1、神经元是人工神经网络最基本的单元。 单元以层的方式组，每一层的每个神经元和前一层、后一层的神经元连接，共分为输入层、输出层和隐藏层，三层连接形成一个神经网络。