AI_27中常见的神经网络模型-优快云博客

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神经网络结构可视化图展示了 27 种不同类型的神经网络模型，并通过统一的图示语言清晰地表达了它们的连接方式、单元类型和信息流动结构。其核心分类逻辑是“拓扑结构 + 单元类型” 的混合体系，这张图不是简单地按“任务”或“时间”分类，而是基于两个关键维度进行系统化组织：
🔹 1. 连接方式（Topology）

前馈 vs 反馈 vs 图结构 vs 混合
是否存在循环、跳跃、记忆等

🔹 2. 神经元/单元类型（Cell Type）

使用了哪些特殊单元？
    输入层、隐藏层、输出层
    神经元（圆圈）、记忆单元（蓝色）、脉冲神经元（三角）、卷积核（粉色）等

一、图中模型的完整列表与分类（共27种）

⚠️ 注意：第26项 SVM 并不是神经网络，但它被列在图中作为对照，说明作者意图是展示“类似结构的模型”。

二、颜色图例详解（关键理解工具）

图左侧的颜色图例定义了不同节点的含义：

🧩 这些符号让读者能“看图识结构”，非常直观！

三、收录对象分类策略和划分逻辑

📌 这不是严格的学术分类，而是一种“结构+功能”的教学式枚举，其划分依据是：

拓扑结构（前馈、循环、图、卷积）
单元类型（普通神经元、记忆单元、脉冲神经元、卷积核）
是否引入新机制（注意力未出现，因2016年尚未普及）
是否属于主流或代表性模型（如CNN、RNN、GAN、DBN）

这张图之所以能列出27种，是因为它覆盖了以下几类重要方向：

分类维度包含模型
基础前馈网络 P, FF, RBF, DFF, ELM
循环/反馈网络 RNN, LSTM, GRU, ESN, HN, LSM
编码器/生成模型 AE, VAE, DAE, SAE, GAN
图结构/概率模型 MC, BM, RBM, DBN, KN
卷积网络 DCN, DN, DCIGN
结构创新 DRN（残差）、NTM（记忆增强）
传统对比项 SVM（非神经网络，但结构相似）

✅ 它是一个面向教育和认知的综合性图谱，目标是帮助初学者建立对神经网络多样性的整体认识。

四、隐藏的"大佬" Transformer

众所周知，该图来源于《A mostly complete chart of Neural Networks》（2016，Fjodor van Veen），是对2016年前神经网络架构的一次全面盘点，其划分标准是：

✅ 以“连接方式”为核心（前馈、循环、图、卷积）

✅ 以“单元类型”为辅助（记忆、脉冲、卷积、概率）

✅ 以“代表性模型”为目标（涵盖经典、前沿、实验性结构）

✅ 兼顾教学直观性（通过颜色和符号快速识别结构）

它不是完美的科学分类，而 Transformer 是 2017 年才提出的论文（Attention is All You Need）。所以它不可能包含 Transformer 或 BERT/GPT 等后续大模型。Transformer = 前馈网络 + 自注意力机制，若加入“注意力单元”符号，也可画出其结构。其神经网络的结构拓扑图可表示如下：
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