有哪些深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型？

目前經(jīng)常使用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)、深信度網(wǎng)絡(luò)(DBN)、深度自動(dòng)編碼器(AutoEncoder)和生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)等。

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)際.上包含了兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

一種是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetwork);另一種是結(jié)構(gòu)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)遞歸形成更加復(fù)雜的深度網(wǎng)絡(luò)。

RNN它們都可以處理有序列的問題，比如時(shí)間序列等且RNN有“記憶”能力，可以“模擬”數(shù)據(jù)間的依賴關(guān)系。卷積網(wǎng)絡(luò)的精髓就是適合處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

關(guān)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的相關(guān)學(xué)習(xí)，推薦CDA數(shù)據(jù)師的相關(guān)課程，課程以項(xiàng)目調(diào)動(dòng)學(xué)員數(shù)據(jù)挖掘?qū)嵱媚芰Φ膱?chǎng)景式教學(xué)為主，在講師設(shè)計(jì)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下由講師不斷提出業(yè)務(wù)問題，再由學(xué)員循序漸進(jìn)思考并操作解決問題的過程中，幫助學(xué)員掌握真正過硬的解決業(yè)務(wù)問題的數(shù)據(jù)挖掘能力。

這種教學(xué)方式能夠引發(fā)學(xué)員的獨(dú)立思考及主觀能動(dòng)性，學(xué)員掌握的技能知識(shí)可以快速轉(zhuǎn)化為自身能夠靈活應(yīng)用的技能，在面對(duì)不同場(chǎng)景時(shí)能夠自由發(fā)揮。點(diǎn)擊預(yù)約免費(fèi)試聽課。

谷歌人工智能寫作項(xiàng)目：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)偽原創(chuàng)

主流的深度學(xué)習(xí)模型有哪些？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有幾種分類方法，試給出一種分類

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型很多，可以按照不同的方法進(jìn)行分類。其中，常見的兩種分類方法是，按照網(wǎng)絡(luò)連接的拓樸結(jié)構(gòu)分類和按照網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的信息流向分類。

1按照網(wǎng)絡(luò)拓樸結(jié)構(gòu)分類網(wǎng)絡(luò)的拓樸結(jié)構(gòu)，即神經(jīng)元之間的連接方式。按此劃分，可將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為兩大類：層次型結(jié)構(gòu)和互聯(lián)型結(jié)構(gòu)。

層次型結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將神經(jīng)元按功能和順序的不同分為輸出層、中間層（隱層）、輸出層。輸出層各神經(jīng)元負(fù)責(zé)接收來自外界的輸入信息，并傳給中間各隱層神經(jīng)元；隱層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部信息處理層，負(fù)責(zé)信息變換。

根據(jù)需要可設(shè)計(jì)為一層或多層；最后一個(gè)隱層將信息傳遞給輸出層神經(jīng)元經(jīng)進(jìn)一步處理后向外界輸出信息處理結(jié)果。

而互連型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間都可能存在連接路徑，因此可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的連接程度將互連型網(wǎng)絡(luò)細(xì)分為三種情況：全互連型、局部互連型和稀疏連接型2按照網(wǎng)絡(luò)信息流向分類從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部信息傳遞方向來看，可以分為兩種類型：前饋型網(wǎng)絡(luò)和反饋型網(wǎng)絡(luò)。

單純前饋網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與分層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同，前饋是因網(wǎng)絡(luò)信息處理的方向是從輸入層到各隱層再到輸出層逐層進(jìn)行而得名的。

前饋型網(wǎng)絡(luò)中前一層的輸出是下一層的輸入，信息的處理具有逐層傳遞進(jìn)行的方向性，一般不存在反饋環(huán)路。因此這類網(wǎng)絡(luò)很容易串聯(lián)起來建立多層前饋網(wǎng)絡(luò)。反饋型網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與單層全互連結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)相同。

在反饋型網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點(diǎn)都具有信息處理功能，而且每個(gè)節(jié)點(diǎn)既可以從外界接受輸入，同時(shí)又可以向外界輸出。

常見的深度學(xué)習(xí)算法主要有哪些？

深度學(xué)習(xí)常見的3種算法有：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)。

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度學(xué)習(xí)的代表算法之一。

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一類以序列數(shù)據(jù)為輸入，在序列的演進(jìn)方向進(jìn)行遞歸且所有節(jié)點(diǎn)(循環(huán)單元)按鏈?zhǔn)竭B接的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)是一種深度學(xué)習(xí)模型，是最近兩年十分熱門的一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。

簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)的基本方法。

深度學(xué)習(xí)，需要怎么做到？

最佳答案1、深度學(xué)習(xí)，首先要學(xué)會(huì)給自己定定目標(biāo)（大、小、長(zhǎng)、短），這樣學(xué)習(xí)會(huì)有一個(gè)方向；然后要學(xué)會(huì)梳理自身學(xué)習(xí)情況，以課本為基礎(chǔ)，結(jié)合自己做的筆記、試卷、掌握的薄弱環(huán)節(jié)、存在的問題等，合理的分配時(shí)間，有針對(duì)性、具體的去一點(diǎn)一點(diǎn)的去攻克、落實(shí)。

2、可以學(xué)習(xí)掌握速讀記憶的能力，提高學(xué)習(xí)復(fù)習(xí)效率。速讀記憶是一種高效的學(xué)習(xí)、復(fù)習(xí)方法，其訓(xùn)練原理就在于激活“腦、眼”潛能，培養(yǎng)形成眼腦直映式的閱讀、學(xué)習(xí)方式。

速讀記憶的練習(xí)見《精英特全腦速讀記憶訓(xùn)練》，用軟件練習(xí)，每天一個(gè)多小時(shí)，一個(gè)月的時(shí)間，可以把閱讀速度提高5、6倍，記憶力、注意力、思維、理解力等也會(huì)得到相應(yīng)的提高，最終提高學(xué)習(xí)、復(fù)習(xí)效率，取得好成績(jī)。

如果你的閱讀、學(xué)習(xí)效率低的話，可以好好的去練習(xí)一下。3、要學(xué)會(huì)整合知識(shí)點(diǎn)。把需要學(xué)習(xí)的信息、掌握的知識(shí)分類，做成思維導(dǎo)圖或知識(shí)點(diǎn)卡片，會(huì)讓你的大腦、思維條理清醒，方便記憶、溫習(xí)、掌握。

同時(shí)，要學(xué)會(huì)把新知識(shí)和已學(xué)知識(shí)聯(lián)系起來，不斷糅合、完善你的知識(shí)體系。這樣能夠促進(jìn)理解，加深記憶。4、做題的時(shí)候要學(xué)會(huì)反思、歸類、整理出對(duì)應(yīng)的解題思路。

遇到錯(cuò)的題（粗心做錯(cuò)也好、不會(huì)做也罷），最好能把這些錯(cuò)題收集起來，每個(gè)科目都建立一個(gè)獨(dú)立的錯(cuò)題集（錯(cuò)題集要?dú)w類），當(dāng)我們進(jìn)行考前復(fù)習(xí)的時(shí)候，它們是重點(diǎn)復(fù)習(xí)對(duì)象，保證不再同樣的問題上再出錯(cuò)、再丟分。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么意思？

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML,MachineLearning)領(lǐng)域中一種技術(shù)。在監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以前的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問題是容易陷入局部極值點(diǎn)。

如果訓(xùn)練樣本足夠充分覆蓋未來的樣本，那么學(xué)到的多層權(quán)重可以很好的用來預(yù)測(cè)新的測(cè)試樣本。

但是很多任務(wù)難以得到足夠多的標(biāo)記樣本，在這種情況下，簡(jiǎn)單的模型，比如線性回歸或者決策樹往往能得到比多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更好的結(jié)果（更好的泛化性，更差的訓(xùn)練誤差）。

擴(kuò)展資料：非監(jiān)督學(xué)習(xí)中，以往沒有有效的方法構(gòu)造多層網(wǎng)絡(luò)。多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的頂層是底層特征的高級(jí)表示，比如底層是像素點(diǎn)，上一層的結(jié)點(diǎn)可能表示橫線，三角。而頂層可能有一個(gè)結(jié)點(diǎn)表示人臉。

一個(gè)成功的算法應(yīng)該能讓生成的頂層特征最大化的代表底層的樣例。如果對(duì)所有層同時(shí)訓(xùn)練，時(shí)間復(fù)雜度會(huì)太高；如果每次訓(xùn)練一層，偏差就會(huì)逐層傳遞。這會(huì)面臨跟上面監(jiān)督學(xué)習(xí)中相反的問題，會(huì)嚴(yán)重欠擬合。

如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)連續(xù)型變量的回歸預(yù)測(cè)？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最開始是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種模型，但其訓(xùn)練的時(shí)間和其他幾種模型相比不占優(yōu)勢(shì)，且結(jié)果也不盡人意，所以一直沒有被廣泛使用。

但隨著數(shù)學(xué)的深入研究以及計(jì)算機(jī)硬件質(zhì)量的提高，尤其是GPU的出現(xiàn)，給深度學(xué)習(xí)的廣泛應(yīng)用提供了基礎(chǔ)。

GPU最初是為了給游戲玩家?guī)砀哔|(zhì)量的視覺體驗(yàn)，由于其處理矩陣運(yùn)算的能力特別優(yōu)秀，也被用于深度學(xué)習(xí)中模型的訓(xùn)練，以往數(shù)十天才能訓(xùn)練好的模型在GPU上訓(xùn)練幾天就可以訓(xùn)練好，大大減少了深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練時(shí)間，因而深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用越來越多。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)最主要的模型，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN是最基礎(chǔ)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其工作原理很像人類大腦中的神經(jīng)。

神經(jīng)元是ANN的工作單元，每個(gè)神經(jīng)元含有權(quán)重和偏置，神經(jīng)元將上一層神經(jīng)元傳遞過來的值通過權(quán)重和偏置的運(yùn)算，得到新的結(jié)果，將該結(jié)果傳遞給下一層神經(jīng)元，通過不斷的傳遞，最終獲得輸出結(jié)果。

要想用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)連續(xù)型變量的回歸預(yù)測(cè)，需要將該N維變量的數(shù)據(jù)作為輸入，中間再設(shè)置隱藏層和每一層的神經(jīng)元個(gè)數(shù)，至于隱藏層的層數(shù)則需要多次訓(xùn)練才能得出較準(zhǔn)確的層數(shù)。

而最后輸出層的值和實(shí)際變量的值會(huì)有誤差，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)通過不斷地訓(xùn)練，更改權(quán)重和偏置的值來使誤差盡可能的小，當(dāng)誤差小到一定程度，該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的回歸預(yù)測(cè)就算成功了。

通常使用Python來搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，Python自帶深度學(xué)習(xí)的一些庫(kù)，在進(jìn)行回歸預(yù)測(cè)時(shí)，我們只需用調(diào)用函數(shù)，設(shè)定幾個(gè)參數(shù)，如隱藏層層數(shù)和神經(jīng)元個(gè)數(shù)等，剩下的就是等模型自行訓(xùn)練，最終便能完成回歸預(yù)測(cè)，非常的方便。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的深度神经网络的主要模型有哪几种类型的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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