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大家好,我是花哥。 神经网络算法是深度学习中用于构建模型的核心,它们可以根据不同的应用场景和结构特点分为多个类别。以下是常见的神经网络算法分类及其简要介绍: 1. 按功能分类 a. 人工神经网络(Artificial Neural Networks, ANNs) 感知器(Perceptron) :最简单的神经网络模型,用于二分类问题。 BP神经网络(Back-Propagation) :通过反向传播算法进行权重调整的最经典网络。 b. 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs) LeNet :第一个用于手写数字识别的卷积神经网络。 AlexNet :引入了ReLU激活函数和局部响应归一化,显著提升了图像识别性能。 VGG :通过简单的卷积和池化层堆叠,构建了非常深的网络。 ResNet :提出了残差学习,解决了深层网络训练的梯度消失和梯度爆炸问题。 Inception :通过将多个不同尺寸的卷积层和池化层堆叠,实现了多
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