关键词2-深度神经网络的常用模型

最新推荐文章于 2025-06-18 15:00:44 发布
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分类专栏： 深度学习
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_43635122/article/details/84147073
本文介绍了深度学习中几种核心的神经网络模型，包括DNN深度神经网络、CNN卷积神经网络、RNN循环神经网络及其子类如LSTM长短期记忆模型、RBN受限玻尔兹曼机和RCNN候选区域卷积神经网络，涵盖了从基本到高级的神经网络结构。

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DNN 深度神经网络

 

CNN 卷积神经网络

 

RNN 2种

Recurrent Neural Network循环神经网络

Recursive Neural Network递归神经网络

 

LSTM （long-short term memory）长短期记忆模型，特殊递归神经网络 比较流行

 

RBN （RBN：Restricted Boltzmann Machine）受限玻尔兹曼机

 

RCNN（Regions with CNN features）候选区域卷积神经网络

深度神经网络模型有哪些,深度神经网络预测模型
kfc67269的博客
09-02 1217
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点，其本质是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，在模式识别、智能机器人、自动控制、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
深度学习：5种经典神经网络模型介绍
Henry的博客
10-06 9102
卷积神经网络（CNN）已经发展为图像识别、视频分析和自然语言处理等领域的核心工具本文将介绍五种在深度学习领域常见的CNN模型，分别是LeNetAlexNetVGGNetGoogLeNetResNet。
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
「白话解读」小白也能理解！一文让你彻底看懂10大最受欢迎的深度学习神经网络模型！！！
最新发布
HUANGXIN9898的博客
06-18 905
一份系统的技术路线图，详尽的全套学习资料，不仅能够帮助开发者清晰地了解从入门到精通所需掌握的知识点，还能提供一条高效、有序的学习路径。针对机器学习算法需要领域专家进行特征工程，模型泛化性能差的问题，提出了NN可以从数据的原始特征学习特征表示，无需进行复杂的特征处理。是的，CNN 是一个深度学习算法，负责处理动物视觉皮层启发的图像在网格模式的形式。是的，CNN 是一个深度学习算法，负责处理动物视觉皮层启发的图像在网格模式的形式。LSTM 的输出成为当前阶段的输入，并且由于其内部存储器，可以记忆以前的输入。
深度神经网络的主要模型有哪几种类型
神器榜
09-01 9635
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。GPU最初是为了给游戏玩家带来高质量的视觉体验，由于其处理矩阵运算的能力特别优秀，也被用于深度学习中模型的训练，以往数十天才能训练好的模型在GPU上训练几天就可以训练好，大大减少了深度学习的训练时间，因而深度学习的应用越来越多。3、要学会整合知识点。...
深度神经网络主要模型,深度神经网络预测模型
aifans_bert的博客
09-08 2139
CCD深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。
深度神经网络有哪些模型,神经网络模型数据处理
aifans_bert的博客
09-04 1860
6)计算W[S1][S0]，b[S1]；9))输出W1[S1][S0]，b1[S1]。2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…三、总体算法1.三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b初始化总体算法(1)输入参数X[N][P]，S0，S1，f1[S1]，S2，f2[S2]；
基于多因素影响的BP-RBF 神经网络渗流预测模型.pdf
03-14
BP神经网络是一种常用的神经网络模型，可以学习和模拟复杂的非线性关系。然而，BP神经网络也存在一些缺陷，如容易陷入局部最小或不收敛，影响预测的准确性。RBF神经网络是一种快速收敛的神经网络模型，可以快速收敛...
基于PSO-BP神经网络股价预测模型研究.pdf
09-26
2. BP神经网络是一种常用的神经网络模型，但它也存在一些缺陷，例如容易陷入局部最优解和收敛速度慢等问题。 3. PSO算法是一种智能优化算法，可以用来优化神经网络的参数，提高神经网络的预测准确性。 4. 基于PSO-BP...
基于PCA和IFOA-BP神经网络的股价预测模型.pdf
09-25
BP神经网络是一种常用的神经网络模型，能对股票价格进行预测。 三、模型建立 本文提出的模型主要包括两个部分：PCA降维和IFOA-BP神经网络预测。 1. PCA降维 对股票历史数据进行PCA降维，减少冗余信息，提高数据...
基于PSO-RBF神经网络模型的岩爆倾向性预测.pdf
09-25
【RBF神经网络】全称为径向基函数神经网络，是一种常用的非线性模型，特别适合处理非线性问题。它的主要特点是使用径向基函数作为隐含层的激活函数，能够高效地拟合复杂的非线性关系。而【PSO算法】，即粒子群优化...
GA-BP神经网络预测大学生体质的模型构建研究.pdf
09-26
此外，GA-BP神经网络模型的应用还拓展到了深度学习和机器学习领域。它通过优化传统神经网络结构，提升了预测模型的性能，为其他领域的数据建模提供了新的思路。这种方法的创新之处在于将两种不同类型的算法结合，...
深度神经网络（DNN）模型
ml_hhy的博客
11-15 2万+
深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础 DNN网络结构 DNN内部的神经网络层可以分为三类，输入层，隐藏层和输出层，如下图示例，一般来说第一层是输入层，最后一层是输出层，而中间的层数都是隐藏层。 一般说到神经网络的层数是这样计算的，输入层不算，从隐藏层开始一直到输出层，一共有几层就代表着这是一个几层的神经网络，例如上图就是一个三层结构的神经网络...
深度学习基础——经典神经网络模型介绍
慢也好，步子小也好，往前走就好~
09-19 3911
将神经网络模型按照结构分类，列出了每个分类下的一些经典类型。
深度神经网络经典模型介绍
sinat_20751499的博客
08-05 2万+
经典模型的特点介绍 VGG,GoogleNet,ResNet,Inception-ResNet-v2 1． VGG模型 VGG又分为VGG16和VGG19， 分别在AlexNet的基础上将层数增加到16和19层， 它除了在识别方面很优秀之外， 对图像的目标检测也有很好的识别效果， 是目标检测领域的较早期模型。 2． GoogLeNet模型 GoogLeNet除了层数加深到22层以外， 主...
深度神经网络关键词解释
weixin_34245169的博客
12-10 205
神经网络的学习的目的是找到使损失函数的值尽可能小的参数。这是寻找最优参数的问题， 解决这个问题的过程称为最优化 （optimization）而由于参数空间复杂,无法轻易找到最优解 1随机梯度下降法 （stochastic gradient descent）,简称SGD : 分步走, 朝着当前所在位置的坡度(梯度)最大的方向前进，就是SGD的策略 缺点是 有些情况SGD低效，原因是梯度的方向并...
大模型深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）
2402_84466582的博客
07-25 3863
在DNN的训练中，常用的优化算法包括梯度下降（Gradient Descent）及其变种（如批量梯度下降、随机梯度下降、小批量梯度下降）和更先进的优化算法（如Adam、RMSProp、Adagrad等）。大模型深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）是一种复杂的机器学习模型，其特点在于包含多个隐藏层，从而赋予模型强大的非线性表达能力和对复杂数据模式的学习能力。DNN需要大量的参数来捕捉数据中的复杂关系，这可能导致模型在训练数据上表现良好，但在新数据上表现较差的过拟合现象。
<模型汇总_1>牛逼的深度卷积神经网络CNN
lqfarmer的博客
04-26 1万+
最近在整理深度学习中用到的算法、常见的模型和优化技巧，于是，决定整理成一个深度学习模型和一个深度学习优化算法单元，大家一起学习，有什么问题可以在微信群里讨论，同时也热烈欢迎大家加入微信群“深度学习与NLP”，入群方式可以看公众号右下角。下面给出模型单元的目录： 1、CNN：Convolutional Neural Network 2、GAN：Generative Adversa
深度神经网络模型（DNN）与前向传播算法
sihuachun的博客
05-27 3294
    \quad\;\;深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。 1. 从感知机到神经网络     \quad\;\;在感知机原理小结中，我们介绍过感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图:     \quad\;\;输出和输入之间学习到一个线性关系，得到中间输出结果： z=∑i=1mwixi+bz=\sum\limits_{i=1}^mw_ix
深度神经网络与超参数优化在桥墩冲刷深度预测中的应用
"这篇研究论文探讨了如何利用深度神经网络(DNN)进行桥墩和桥台冲刷深度的建模，并结合超参数优化方法提高预测精度。研究中，作者使用了一个包含211个数据点的实验数据集，通过AdamOptimizer优化DNN模型的参数，以...
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