神经网络之网络基础第1关：神经网络概述

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分类专栏： educoder人工智能答案 文章标签： 神经网络 网络 深度学习
于 2022-10-04 21:29:10 首次发布
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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。

有偿提供CS的人工智能/网络空间安全方向的大学生课程设计、算法设计、项目设计的思路及实现指导；竞赛PPT、项目申报书等撰写润色等。 

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。

  • 前馈网络。网络模型中的每个神经元根据收到的信息时序分为不同的层。每层的神经元接收上一层神经元的输出，井输出到下一层神经元。 整个网络信息在一个方向传播，没有相反方向的信息传播，是一种有向无环图。

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