神经网络包括哪些(神经网络的分类及特点)

4、 1、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）是一种前馈神经网络，它的工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 2、卷积神经网络的基本结构由以下几个部分组成：输入层，卷积层，池化层，活函数层和全连接层。

5、 神经网络的连接 :包括层次之间的连接和每一层内部的连接,连接的强度用权来表示。

1、 卷积神经网络与普通神经网络的区别在于,卷积神经网络包含了一个由卷积层和子采样层构成的特征抽取器。 在卷积神经网络的卷积层中,一个神经元只与部分邻层神经元连接。

2、 典型的卷积神经网络包括： AlexNet、VGG、ResNet; InceptionV1、InceptionV2、InceptionV3、InceptionV4、Inception-ResNet 。 轻量级网络包括： GhostNet、MobileNets、MobileNetV2、MobileNetV3、ShuffleNet、ShuffleNet V2、SqueezeNet Xception MixNet GhostNet 。

3、 工神经网络主要架构是由神经元、层和网络三个部分组成。 整个工神经网络包含一系列基本的神经元、通过权重相互连接。 神经元是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-层的神经元连接，共分为输入层、输出层和隐层，三层连接形成一-个神经网络。