神经网络之网络基础第1关:神经网络概述

本文介绍了神经网络的基础知识,包括神经网络模型、经典结构和深度。神经网络模型涉及激活函数、拓扑结构和学习算法。常见的网络结构有前馈、反馈和记忆网络。业务场景中,如情感分析常使用循环神经网络。神经网络深度衡量标准包括层数和特征深度,深度增加能解决更复杂问题。

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任务描述

本关任务:通过学习神经网络模型的基础概念知识,完成相应的选择题。

相关知识

为了完成本关任务,你需要掌握:

  1. 神经网络模型;
  2. 经典神经网络结构;
  3. 一般业务场景中神经网络适应性;
  4. 神经网络深度。

神经网络模型

学术界中有着各种各样的神经网络模型,例如感知器、馈型神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、组织映射等。这些不同的神经网络模型的差异主要在于神经元的激活规则、神经网络模型的拓扑结构以及参数的学习算法等。

  • 神经元激活规则:主要针对神经元的输入到输出之间的映射关系 ,通常是非线性函数,也被称作激活函数 ;
  • 神经网络模型的拓扑结构:主要是指神经元之间的关联关系,主要包括层数、连接方式(全连接或非全连接)、连接权值等,其中连接权值是神经网络中不断学习和调整的参数 ;
  • 参数的学习算法:通过训练数据不断训练调整神经网络中的各项参数。

目前常见的神经网络结构包括:前馈网络结构、反馈网络结构和记忆网络结构。

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