神经网络有哪些常用模型结构？

最新推荐文章于 2025-03-18 13:52:42 发布
最新推荐文章于 2025-03-18 13:52:42 发布
阅读量3.7k 收藏 8
点赞数 1
分类专栏： 深度学习
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/YPP0229/article/details/91385789
版权
本文介绍了神经网络的常见模型结构，通过一幅详尽的图表，展示了从基础的感知机到复杂的深度学习网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等，帮助读者构建对神经网络整体脉络的理解。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

神经网络类型众多！所以，为了更好地展开对神经网络地学习，我总是让自己先去了解这个知识的整体脉络，然后再一步一步地对具体地知识点进行深入，下图摘自深度学习500问，正如所见，这幅图很好的向我们展示了神经网络常用的模型结构！
在这里插入图片描述

图神经网络实战（1）——图神经网络(Graph Neural Networks, GNN)基础
盼小辉丶的博客
01-02 11万+
本节全面介绍了图神经网络 (Graph Neural Network, GNN) ，包括其在数据分析和机器学习中的重要性。首先探讨了图作为数据表示的相关概念及其在各个领域的广泛应用；然后深入探讨图学习的重要性，包括不同的应用和技术。最后，重点介绍了 GNN 架构，并对比了它与其他方法之间的原理和性能差异。
PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解
盼小辉丶的博客
05-28 8万+
在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。
神经网络模型
xi_xiyu的博客
01-26 1万+
一．概述 通过上篇对神经网络组成部分的分析，本篇的内容是基于上篇内容的继承(上篇内容详见：神经网络的组成)。如果从结构上讲，神经网络就是由很多个单一的神经单元组合到一起,这里面的一个神经单元的输出就可以是另一个神经单元的输入，每一个神经元有着各自的功能，通过将这些功能各异的神经元有序组合，就可以构成结构不同、用途不同的神经网络。例如,图1就是一个简单的人工神经网络。 图1：神经网络图 二．神经网络模型 对于图1神经网络图的解释，我们使用小圆圈来表示神经网络要接受的信号,标上的圆圈中的＋1被称..
一文看懂25个神经网络模型
热门推荐
刘炫320的博客
06-17 25万+
1. 引言在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜在
终于有人总结了神经网络模型！
Java癫疯的博客
03-18 602
全连接神经网络为深度学习的主流架构，包含输入、隐藏和输出三层。每层神经元与前一层所有神经元直接连接。连接信号经权重加权、加偏置后，通过非线性激活函数处理，通过非线性函数的级联，将输入映射到输出空间。
常见的神经网络模型
hellozhxy的博客
12-08 6408
在同一层的神经元之间是相互独立的，而在不同的网络层之间的神经元是相互连接的（双向连接）。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。）是⼀种简单的神经⽹络，也被称为多层感知机（multi-layer perceptron，简称MLP），其中不同的神经元属于不同的层，由输⼊层-隐藏层-输出层构成，信号从输⼊层往输出层单向传递，中间无反馈，其目的是为了拟合某个函数，由⼀个。
机器学习之神经网络模型-下（Neural Networks: Representation）
diaolun4894的博客
11-11 182
3. Model Representation I 1 神经网络是在模仿大脑中的神经元或者神经网络时发明的。因此，要解释如何表示模型假设，我们不妨先来看单个神经元在大脑中是什么样的。 我们的大脑中充满了如上图所示的这样的神经元，神经元是大脑中的细胞。其中有两点值得我们注意，一是神经元有像这样的细胞主体（Nucleus），二是神经元有一定数量的输入神经和输出神经。这些输入神经叫做树突（D...
人工神经网络模型有哪些,神经网络分类四种模型
aifamao6的博客
08-24 6502
unet模型的特点Unet是比较早的基于深度学习的分割算法了，优点是速度真的快P100上基于VGG的backbone能跑到50帧，同时不是太开放的场景下可以做到令人满意的分割效果，在对实时性要求较高的场合下是比较适用的不是所有的场合都能上MaskRCNN的Backbone大一点。混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法，它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为，而不是外来的和偶然的行为，混沌状态是一种定态。
神经网络算法有哪些模型,图像识别神经网络模型
纸尿裤排行
10-16 1270
关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。关于深度神经网络模型的相关学习，推荐CDA数据师的相关课程，课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主，在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题，再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中，帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力。
不属于神经网络常用算法,神经网络算法包括哪些
super67269的博客
10-21 5637
The neuron --------------------------------------------------------------------------------虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。Introduction --------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。
神经网络预测模型
08-09
该代码为MATLAB程序代码，为一个预测小模型，适合智能专业大作业。
负荷辨识神经网络模型有哪些？
最新发布
03-26
<think>好的，我现在要回答用户关于负荷辨识中常用的神经网络模型类型的问题。首先，我需要回顾用户提供的引用内容，看看里面提到了哪些相关的神经网络模型。用户给的引用中有提到BP神经网络、神经网络集成的高木-关野模糊预测算法，以及一些关于负荷辨识的步骤，比如特征提取和标签处理。 首先，引用[3]详细介绍了BP神经网络，这是最常用的模型之一，适用于输入输出映射，适合负荷辨识的非线性关系。然后，引用[2]提到神经网络集成的高木-关野算法，可能用于处理模糊预测，属于结合模糊逻辑和神经网络的混合模型。另外，引用[1]提到神经网络在建模线性和非线性关系的能力，这可能在负荷辨识中应用其他模型如CNN或RNN来处理时序数据。 接下来，用户可能想知道还有哪些其他模型，比如卷积神经网络（CNN）可能用于特征提取，循环神经网络（RNN）处理时间序列，长短期记忆网络（LSTM）解决长期依赖问题，还有自编码器（Autoencoder）进行特征降维。生成对抗网络（GAN）可能用于数据增强，提升模型泛化能力。这些模型虽然在提供的引用中没有直接提到，但根据负荷辨识的需求，处理时序数据和特征提取是常见的，所以这些模型应该属于常见类型。 需要确认这些模型是否确实应用于负荷辨识领域。根据已有的知识，LSTM和CNN确实在时间序列分类中有应用，自编码器用于无监督学习，GAN用于生成数据。因此，在回答中应包括这些模型，并适当引用提供的资料，比如BP神经网络和神经网络集成的方法，同时补充其他常见模型。 最后，整理结构，先列出提到的模型，再补充其他可能的模型，确保每个模型都有简要说明和应用场景，并正确添加引用标记。同时生成相关问题，覆盖模型比较、选择因素、与传统方法的对比等。</think>### 用于负荷辨识的常见神经网络模型类型 负荷辨识（非侵入式负荷识别）通过分析电力信号特征识别电器类型和状态，神经网络模型在此领域广泛应用。以下是几种常见模型类型及其特点： --- #### 1. **BP神经网络（反向传播神经网络）** - **特点**：经典的前馈神经网络，通过误差反向传播调整权重，适用于非线性映射关系[^3]。 - **应用场景**：可直接建模电器特征（如电流、电压谐波）与负荷标签的映射关系。 - **示例**： $$y = f\left(\sum_{i=1}^n w_i x_i + b\right)$$ 其中 $f$ 为激活函数，$w_i$ 为权重，$b$ 为阈值。 --- #### 2. **神经网络集成的高木-关野模糊预测算法** - **特点**：结合模糊逻辑与神经网络，用神经网络生成模糊隶属函数和结论部函数[^2]。 - **优势**：适用于不确定性较高的负荷数据，例如电器工作状态模糊切换的场景。 --- #### 3. **卷积神经网络（CNN）** - **特点**：通过卷积核提取局部特征（如电流波形时序特征），适合处理高维数据（如电压-电流轨迹图）。 - **应用场景**：多用于图像化负荷特征（如V-I轨迹）的分类任务。 --- #### 4. **循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）** - **特点**：RNN擅长处理时序数据，LSTM通过门控机制解决长期依赖问题。 - **应用场景**：分析电器的周期性功率变化（如空调启停周期）[^4]。 --- #### 5. **自编码器（Autoencoder）** - **特点**：无监督学习模型，通过降维提取关键特征。 - **应用场景**：用于负荷数据去噪或特征压缩，提升后续分类模型效果。 --- #### 6. **生成对抗网络（GAN）** - **特点**：生成器与判别器对抗训练，可生成合成负荷数据。 - **应用场景**：解决样本不足问题，增强模型泛化能力。 --- ### 模型选择关键因素 - **数据特性**：时序数据优先选择LSTM，图像化数据选CNN。 - **计算资源**：BP神经网络结构简单，实时性高；GAN训练成本较高。 - **可解释性**：高木-关野模型结合模糊逻辑，解释性优于“黑箱”模型[^2]。 ---
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值