深度学习——神经网络的种类(前馈神经网络,反馈神经网络,图网络)
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...
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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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