神经网络算法，超强总结！

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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 ………………………………