神经网络引擎是什么意思?存在哪些类型的人工神经网络?
神经网络引擎是什么意思?
神经网络引擎是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型,这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。
神经网络引擎是通过对人脑的基本单元神经元的建模和联接,探索模拟人脑神经系统功能的模型,并研制一种具有学习、联想、记忆和模式识别等智能信息处理功能的人工系统,神经网络引擎的一个重要特性是它能够从环境中学习,并把学习的结果分布存储于网络的突触连接中,其学习是一个过程,在所处环境的激励下,相继给网络输入一些样本模式,并按照一定的学习算法规则调整网络各层的权值矩阵,待网络各层权值都收敛到一定值,学习过程结束,然后可用生成的神经网络来对真实数据做分类。
存在哪些类型的人工神经网络?
存在四种主要类型的人工神经网络。
卷积神经网络 (CNN):这些机器学习系统通常用于机器视觉、物体检测、图像分类和某些类型的预测。CNN 包含五个不同的层:输入、卷积、池化、全连接和输出。这些系统需要巨大的处理能力——通常由 GPU 提供。
循环神经网络 (RNN):这种类型的 ANN 框架通常使用时间序列数据和其他序列数据来生成概率模型。换句话说,输入不是相互独立的。这使其成为自然语言处理、语音识别、情感分析和文本相关应用程序等任务的理想选择。
前馈神经网络 (FNN):循环神经网络的后代,FNN 不使用任何类型的循环或循环来处理数据和开发模型。相反,数据仅沿一个方向流动——从输入节点向前并通过任何隐藏节点到达输出节点。因此,FNN 通常用于数字营销和销售等监督学习任务。
自动编码器神经网络:这些无监督机器学习系统(有时称为自动关联器)会摄取未标记的输入,对数据进行编码,然后在尝试查明和提取最有价值的信息时对数据进行解码。该方法旨在减少数据噪声。这种方法的一个流行用途是检测欺诈。
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