【深度学习】系统盘点! 各类深度学习模型及原理！

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本文非常系统全面的地梳理了各类深度学习模型的介绍及算法原理。 1 正文 深度学习方法利用神经网络模型进行高级模式识别和自动特征提取，近年来在数据挖掘领域成果显著。常用模型有除了基础的DNN，还有RNN、LSTM、GRU、CNN、Attention和Mix混合模型等。 相较于复杂特征工程的机器学习，深度学习模型只需数据预处理、网络结构设计和超参数调整，即可输出预测结果。深度学习算法能自动学习时序数据中的模式和趋势，对复杂非线性模式有很好的表达能力。在应用时，需考虑数据平稳性和周期性，选择合适的模型和参数，进行训练和测试，并进行调优和验证。 2 深度学习算法概览 2.1 RNN类 在RNN中，每个时刻的输入及之前时刻的状态经过精心映射，融合成隐藏状态，并在当前输入与前期状态的共同作用下，精准预测下一个时刻的输出。RNN的一个显著 ………………………………