深度学习中3种神经网络类型落地的优缺陷对照

为何选择深度学习？

机器学习算法其实不短缺，那么为何目前的数据科学家倾向于深度学习算法？文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23918.html

神经网络提供了传统机器学习算法没法提供的哪些功能？文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23918.html

我看到的另外一个常见问题是神经网络需要大量的计算能力，因而使用它们真的值得吗？尽管这个问题充溢细微差别，但这是一个简短的谜底–是的！文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23918.html

深度学习中不同类型的神经网络，例如卷积神经网络，人工神经网络文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23918.html

卷积神经网络文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23918.html

人工神经网络是在每一个层上的一组多个感知器/神经元。ANN也称为前馈神经网络，由于输入仅在前向方向上进行处理：文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23918.html

人工神经网络文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23918.html

如你所见，ANN由3层组成-输入，暗藏以及输出。输入层接受输入，暗藏层处理输入，输出层发生结果。本色上，每一一层都尝试学习某些权重。文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23918.html

人工神经网络可用于解决与下列方面有关的问题：文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23918.html

表格数据文章源自微观生活（93wg.com）微观生活-https://93wg.com/23918.html

影象数据

文字数据

人工神经网络与RNN与CNN）

在这里，我总结了不同类型的神经网络之间的一些差异：

上述内容是小编翻墙收拾的一些神经网络模型的资料，包含了各模型的特性、优缺陷、后续的发展趋势，如果感觉有用可以

以上就是微观生活（93wg.com）关于“深度学习中3种神经网络类型落地的优缺陷对照”的详细内容，希望对大家有所帮助！