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机器学习技术中的神经网络模型架构神经网络模型架构在机器学习技术中发挥着关键作用。
它们是一种有效的方法，可以通过模拟人脑的工作方式，从数据中学习复杂的模式和关系。
神经网络模型架构由多个层和神经元组成，可以用于解决各种问题，如图像识别、自然语言处理和预测分析等。
在机器学习中，神经网络模型架构有多种类型，包括前馈神经网络、卷积神经网络、递归神经网络和生成对抗网络等。
每种模型架构都具有不同的优点和适用性，可以根据特定任务的需求选择合适的模型。
前馈神经网络（Feedforward Neural Network）是最基本的神经网络架构之一。
它由输入层、隐藏层和输出层组成，每个层都由多个神经元节点连接而成。
每个神经元节点将输入信号通过非线性激活函数进行处理，并将结果传递给下一层的节点。
前馈神经网络适用于处理具有明确输入和输出的问题，如分类和回归分析。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network）是专门用于处理图像和视频数据的神经网络模型架构。
它与前馈神经网络不同的地方在于，它利用了卷积操作和池化操作来提取图像中的特征。
卷积神经网络通常由多个卷积层、池化层和全连接层组成，可以有效地处理图像分类、目标检测和图像生成等问题。
递归神经网络（Recurrent Neural Network）是一种具有记忆能力的神经网络模型架构。
它通过使用循环连接来处理序列数据，如时间序列数据和自然语言数据。
递归神经网络中的隐藏层神经元可以保存过去的信息，并将其传递到下一个时间步骤。
这种模型架构非常适合处理具有时间相关性的问题，如语言模型和机器翻译等。
生成对抗网络（Generative Adversarial Network）是一种由生成器和判别器组成的框架。
生成器尝试生成看起来与真实数据相似的数据样本，而判别器则试图区分生成的样本和真实的样本。
生成对抗网络的目标是让生成器生成的样本更加逼真，以欺骗判别器。
这种模型架构广泛应用于图像生成、图像修复和数据增强等任务。
主流深度学习框架及神经网络模型汇总深度学习框架是指用于创建、训练和部署人工神经网络的软件工具。
目前，在深度学习领域存在着许多主流的深度学习框架，每个框架都具有各自的优点和特点。
下面是对一些主流深度学习框架及神经网络模型的汇总。
1. TensorFlow：TensorFlow是由Google开发的开源深度学习框架，被广泛用于各种任务，如图像分类、目标检测、语音识别等。
它支持动态计算图和静态计算图，并提供了多种高级API（如Keras）来简化模型的构建和训练过程。
TensorFlow的优点包括广泛的社区支持、强大的分布式计算能力和高效的模型部署。
2. PyTorch：PyTorch是由Facebook开发的开源深度学习框架，它提供了动态计算图，使得模型的构建和调试更加方便。
PyTorch具有简洁的API，并支持自动求导、模型并行化等功能。
它在学术界和工业界得到了广泛的应用，并逐渐成为深度学习领域的主流框架。
3. Keras：Keras是一个高级神经网络API，它可以运行在TensorFlow、PyTorch等后端框架上。
Keras提供了简单易用的API，使得模型的构建和训练过程更加简单快捷。
它支持多种常用的神经网络层和模型架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、Transformer等。
4. Caffe：Caffe是一个由Berkeley Vision and Learning Center开发的深度学习框架，主要用于图像分类、目标检测、图像分割等计算机视觉任务。
Caffe具有高效的GPU加速和分布式计算能力，适用于大规模数据和模型的训练和推理。
5. MXNet：MXNet是一个由亚马逊开发的深度学习框架，具有高度灵活性和可扩展性。
MXNet支持动态计算图和静态计算图，并提供了多种语言接口（如Python、R、C++等），可运行在不同平台上。
6. Torch：Torch是一个基于Lua语言的科学计算框架，也是一个深度学习框架。
了解机器学习中的神经网络机器学习是现代科技发展的重要分支之一，神经网络作为机器学习的重要组成部分，对于许多应用领域都有着重要的作用。
本文将着重探讨机器学习中的神经网络，包括神经网络的概念、结构、训练方法等，以帮助读者更深入地理解及应用神经网络技术。
一、何为神经网络神经网络（Neural Network）是一种模拟人类神经系统的计算模型。
在神经网络中，输入数据和权重被送往网络中心，然后在处理层中进行计算和处理。
经过多层处理后，输出结果被传回到输出层。
神经网络的设计和模型可以类比人类大脑的工作方式，也因此被广泛应用于语音、图像、自然语言处理等领域。
二、神经网络的结构神经网络由多个层组成，每一层都包含多个神经元。
每个神经元都有输入和输出，其中输入由上一层神经元输出或输入数据提供，输出则对应着下一层神经元的输入。
输入数据和神经元输出之间通过一系列权重进行转换，帮助网络更好地学习数据。
神经网络的训练过程就是通过不断调节权重来优化网络输出结果。
三、神经网络的训练方法神经网络的训练过程可以用监督学习和无监督学习两种方法。
1、监督学习监督学习（Supervised Learning）是指在已有标签（即已知答案）的数据中，训练网络来预测未知数据的标签。
在神经网络中，监督学习的训练过程一般分为三个阶段：前向传播、反向传播和梯度下降。
前向传播指的是将输入数据从输入层传递到输出层，得到神经网络的输出结果。
反向传播是指将输出结果和真实标签之间的误差（即损失函数）反向传播到网络中，更新权重。
梯度下降指的是根据误差大小，以更小的步长每次更新权重，最终帮助网络输出更准确的结果。
2、无监督学习无监督学习（Unsupervised Learning）是指在无标签（或只有部分标签）的数据中，训练网络来提取数据的隐含特征。
在神经网络中，无监督学习的训练方法主要包括自编码器和生成对抗网络。
自编码器（Autoencoder）是一种用于降维或特征提取的神经网络模型。
主流深度学习框架及神经网络模型汇总深度学习（Deep Learning）是一种机器学习（Machine Learning）方法，通过人工神经网络（Artificial Neural Networks）模型来模拟人类大脑的工作机制，用于解决复杂的模式识别和数据建模问题。
目前，有许多主流的深度学习框架和神经网络模型被广泛应用于各种领域的研究和应用中。
下面是一些主流的深度学习框架和神经网络模型的汇总：1. TensorFlow：由Google开发的TensorFlow是目前最流行的深度学习框架之一、它提供了丰富的工具和库，支持构建各种类型的神经网络模型，并具有高度的灵活性和可扩展性。
2. PyTorch：由Facebook开发的PyTorch是另一个流行的深度学习框架。
它提供了易于使用的API，允许开发者以动态图的方式进行模型构建和训练。
PyTorch也得到了广泛的应用和研究探索。
3. Keras：Keras是一个高级神经网络API，可以运行于TensorFlow、PyTorch等深度学习框架之上。
Keras具有简单易用的特点，适合初学者和快速原型开发。
4. Caffe：Caffe是一个专门用于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）的深度学习框架。
它以速度和效率为特点，被广泛应用于计算机视觉任务。
5. Theano：Theano是一个开源的数值计算库，特别适用于构建和训练大规模的神经网络模型。
它提供了高效的GPU计算和自动求导功能。
在神经网络模型方面，有以下一些主流的模型：1. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）：CNN 是一种常用于图像识别和计算机视觉任务的神经网络模型。
它通过局部感知机制和权值共享的方式，有效地处理图像数据。
2. 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）：RNN是一种具有记忆性的神经网络模型，适用于处理序列数据。
随着深度学习的飞速发展，目前已经创建了整个神经网络架构，以解决各种各样的任务和问题。
尽管有无数的神经网络架构,但对于任何深度学习工程师而言，这里有11种必不可少的知识需要深入了解。
它们是标准网络、递归网络、卷积网络和自动编码器。
4■感知器感知器是所有神经网络中最基础的，是更复杂的神经网络的基本构建块。
它仅连接输入单元和输出单元。
为了解决这个问题,残差网络采用了跳过连接，可以跨“跳跃”层传播信号。
通过使用不太容易受到影响的连接，可以减少消失的梯度问题。
随着时间的流逝，网络在学习特征空间时会学习恢复跳过的图层,但由于其不易受到梯度消失的影响并且需要探索较少的特征空间，因此效率更高。
Input cellInput cell Output cell>•Hidden cellOutput cell4■递归神经网络（RNN）2■前馈网络前馈网络是感知器的集合，其中存在三种基本类型的层：输入层、隐藏层和输出层。
在每次连接期间，来自上一层的信号乘以权重，加到偏置上，并通过激活函数。
前馈网络使用反向传播来迭代更新参数,直至达到理想的性能为止。
递归神经网络是一种特殊类型的网络,它包含循环并在其自身上递归，因此称为“递归”。
RNN允许将信息存储在网络中，使用先前训练中的推理来做出有关即将发生事件的更好、更明智的决策。
为此，它把先前的预测作为“上下文信号”。
由于其性质，RNN 通常用于处理顺序任务,例如按字母顺序生成文本或预测时间序列数据（例如股票价格）。
他们还可以处理任何输入的数据。
In put cellHidden cell Output cell Input cell Recurrent cell3•残差网络（ResNet）深度前馈神经网络的一个问题称为消失梯度问题，即当网络太长而无法在整个网络中反向传播有用信息时。
随着更新参数的信号通过网络传播,它逐渐减小，宜到网络前端的权重完全没有改变或被利用为止。
Hidden cellOutput cell'Context signal'5■长期短期记忆网络（LSTM）RNN存在一些问题，因为实际上上下文信息的范围非常有限。
解读机器学习中的神经网络结构机器学习是一种通过训练算法来使计算机系统自动学习和改进的技术。
而神经网络结构是机器学习中的重要组成部分之一。
它模拟了人类大脑中神经元之间的连接和信息传递过程，能够对复杂的非线性关系进行建模和预测。
在本文中，我将详细解读机器学习中的神经网络结构。
神经网络结构是一种由神经元和连接它们的权重组成的网络。
它的基本思想是通过调整权重来改变神经元之间的连接强度，进而影响网络的输出结果。
一个典型的神经网络结构包含输入层、隐藏层和输出层。
输入层是神经网络的起始点，用于接收原始数据。
它通常没有隐藏单元，只是将输入数据转化为神经网络能够处理的形式。
隐藏层是位于输入层和输出层之间的一系列神经网络层。
它的目的是提取原始数据中的关键特征，并将这些特征传递到下一层。
隐藏层的数量和神经元的数量是根据具体问题和数据集来确定的。
输出层是神经网络的最后一层，它将隐藏层提取的特征映射到输出空间中，产生最终的预测结果。
在神经网络中，神经元是网络的基本单位。
每个神经元都包含一个激活函数，用于将输入信号转化为输出信号。
常见的激活函数有sigmoid、ReLU和tanh等。
神经元之间的连接通过权重来描述。
权重表示神经元之间的连接强度，它的值决定了输入信号对神经元输出的影响程度。
通常，权重通过反向传播算法进行训练，以最小化预测结果与实际结果之间的误差。
神经网络结构的训练过程一般包括前向传播和反向传播两个阶段。
在前向传播阶段，输入数据从输入层经过隐藏层逐层传递，最终到达输出层。
在每个神经元中，输入信号与权重相乘并经过激活函数的处理，生成下一层的输入。
反向传播阶段是为了调整网络中的权重，使得网络的输出结果与实际结果更加接近。
反向传播使用梯度下降算法来更新权重，通过计算误差的梯度来沿着误差最降的方向调整权重值。
除了基本的神经网络结构，还有一些常见的变体结构，如卷积神经网络（CNN）和递归神经网络（RNN）。
卷积神经网络通常用于处理图像和语音等具有空间或时间结构的数据。
什么是神经网络？学习人工智能必会的八大神经网络盘点神经网络是一套特定的算法，是机器学习中的一类模型，神经网络本身就是一般泛函数的逼近，它能够理解大脑是如何工作，能够了解受神经元和自适应连接启发的并行计算风格，通过使用受大脑启发的新颖学习算法来解决实际问题等。
为什么我们需要机器学习？机器学习可以解决人类不能直接用编程来应对的复杂难题，因此，我们喂给机器学习算法大量的数据，以期得到想要的答案。
我们来看看这两个例子：编写解决问题的程序是非常困难的，比如在杂乱的场景中，在新的照明条件下从新的角度来识别三维物体。
我们不知道要如何通过代码来解决这个问题，因为这个识别过程在大脑中完成情况对我们来说还是未解之谜。
即使我们知道该怎么做，要编写的程序可能会非常复杂。
再比如，编写一个程序来预测信用卡交易欺诈发生的概率也是很难的，这可能也不存在任何简单而可靠的规则。
因为欺诈是一个动态的目标，但程序需要不断变化。
我们需要做的是结合大量的弱项规则来进行欺诈预测。
再者是机器学习方法。
我们并不需要为每个特定的任务手动编写程序，而是收集大量的例子，为给定的输入指定正确的输出。
然后，机器学习算法拿这些例子，并产生一个程序来完成这项工作。
学习算法产生的程序可能与典型的手写程序看起来非常不同。
它可能包含数百万的数字。
如果方法得当，该计划将适用于新案例以及我们训练的案例。
如果数据改变，程序也可以通过对新数据进行训练来改变。
你应该注意到，现在大量的计算比支付某人编写任务特定的程序来的更廉价。
鉴于此，机器学习能够很好地解决一些任务，包括：模式识别：真实场景中的对象，面部识别或面部表情，口语等；异常情况识别：信用卡交易的异常顺序，核电厂传感器读数的异常模式等；预测：未来的股票价格或货币汇率，一个人会喜欢的电影等。
机器学习中的神经网络架构在人工智能领域中，机器学习一直是研究的重点之一。
在机器学习的各种算法中，神经网络技术是一种非常重要的技术。
下面，我们将探讨机器学习中的神经网络架构及其特点。
一、神经网络的基本原理神经网络是一种模拟人脑神经元工作方式的计算模型，它由多个神经元组成，神经元之间通过连接形成一个复杂的网络。
当一个神经元接收到一些输入信号时，会通过计算这些信号的加权和来产生一个输出信号。
这个输出信号又可以成为其他神经元的输入信号。
这样，整个神经网络通过多个神经元之间的联接完成了复杂的计算任务。
二、神经网络架构的分类在机器学习中，神经网络可以根据不同的架构特点分为多种类型，其中一些较为常见，如下所示：1.前馈神经网络前馈神经网络是神经网络中最常见的一种类型。
该类型的神经网络只有输入和输出层，中间没有任何反馈回路。
因此，该网络的输出只受输入层的信号和神经元之间的连接权重所影响。
前馈神经网络通常用于解决分类问题和回归问题。
2.递归神经网络递归神经网络中每个神经元可以接收来自它自身以前的输出信号作为输入信号。
这使得递归神经网络可以处理序列数据，在自然语言处理、时间序列预测等方面有广泛的应用。
3.卷积神经网络卷积神经网络是一种特殊的神经网络，它可以对二维数据进行处理，如图像和视频。
卷积神经网络之所以称为“卷积”是因为它在数据上应用了卷积操作。
卷积神经网络具有很好的特征提取能力，它能够自动学习并识别图像中的特征。
4.深度神经网络深度神经网络是一种有多层的神经网络，每层神经元都会对输入信号进行一定的处理，输出结果又传递给下一层。
通常情况下，深度神经网络的层数可以达到几十层甚至更多。
深度神经网络的深度使得其可以模拟人类大脑的结构，同时也能实现较高的计算精度。
三、神经网络架构的特点不同的神经网络架构具有不同的特点，下面简单介绍一下它们的特点。
1.前馈神经网络前馈神经网络的主要特点是计算速度快，对于训练数据的大小和模式都有较好的适应性。
机器学习必知的8大神经网络架构和原理来源：全球人工智能概要：有些任务直接编码较为复杂，我们不能处理所有的细微之处和简单编码，因此，机器学习很有必要。
为什么需要机器学习？有些任务直接编码较为复杂，我们不能处理所有的细微之处和简单编码，因此，机器学习很有必要。
相反，我们向机器学习算法提供大量数据，让算法不断探索数据并构建模型来解决问题。
比如：在新的杂乱照明场景内，从新的角度识别三维物体；编写一个计算信用卡交易诈骗概率的程序。
机器学习方法如下：它没有为每个特定的任务编写相应的程序，而是收集大量事例，为给定输入指定正确输出。
算法利用这些事例产生程序。
该程序与手写程序不同，可能包含数百万的数据量，也适用于新事例以及训练过的数据。
若数据改变，程序在新数据上训练且被更新。
大量的计算比支付手写程序要便宜的多。
机器学习的应用如下：1.模式识别：识别实际场景的面部或表情、语言识别。
2.识别异常：信用卡交易顺序异常，核电厂传感器读数模式异常。
3.预测：未来股价或货币汇率，个人观影喜好。
什么是神经网络？神经网络是一种通用机器学习模型，是一套特定的算法集，在机器学习领域掀起了一场变革，本身就是普通函数的逼近，可以应用到任何机器学习输入到输出的复杂映射问题。
一般来说，神经网络架构可分为3类：1.前馈神经网络：是最常见的类型，第一层为输入，最后一层为输出。
如果有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。
它能够计算出一系列事件间相似转变的变化，每层神经元的活动是下一层的非线性函数。
2.循环神经网络：各节点之间构成循环图，可以按照箭头的方向回到初始点。
循环神经网络具有复杂的动态，难以训练，它模拟连续数据，相当于每个时间片段具有一个隐藏层的深度网络，除了在每个时间片段上使用相同的权重，也有输入。
网络可以记住隐藏状态的信息，但是很难用这点来训练网络。
3.对称连接网络：和循环神经网络一样，但单元间的连接是对称的（即在两个方向的连接权重相同），它比循环神经网络更容易分析，但是功能受限。
机器学习必知必会的6种神经网络类型神经网络是强大的深度学习模型，能够在几秒钟内合成大量数据。
有许多不同类型的神经网络，它们帮助我们完成各种日常任务，从推荐电影或音乐到帮助我们在线购物。
与飞机受到鸟类启发的方式类似，神经网络（NNs）也受到生物神经网络的启发。
虽然原理相同，但过程和结构可能大不相同。
下面我来介绍一下每个数据科学家必须了解的 6 种神经网络类型。
神经网络的6种基本类型现在，我们了解神经网络是如何工作的，让我们看看深度学习中使用的神经网络的各种类型和功能：•感知器•多层感知器•卷积神经网络•循环神经网络•长期短期记忆网络•生成对抗网络1、感知器感知器是最简单的神经网络结构。
此模型也称为单层神经网络，仅包含两个层：•输入层•输出层这里没有隐藏的图层。
感知器采用输入并计算每个输入节点的加权输入。
此加权输入通过激活函数生成输出。
由于体系结构简单，它不能用于复杂的任务。
2、多层感知器多层感知器(MLP)通常表示完全连接的网络。
换句话说，一个层中的每个神经元都连接到相邻层中的所有神经元。
因此，MLP 具有比感知器更高的处理能力。
但是，这些网络的'完全连接性'使得它们容易出现数据过度拟合。
减少过度拟合的典型方法包括提前停止、添加辍学层和添加正则化术语。
3、卷积神经网络人类使用眼睛中的神经元来识别物体，这些神经元可以检测边缘、形状、深度和运动。
卷积神经网络（CNN）是计算机视觉中最重要的神经网络类型之一，其灵感来自眼睛的视觉皮层，用于物体检测等视觉任务。
CNN 的卷积层是它与其他神经网络区别开来的地方。
此层执行点产品，即组件乘法，然后是加法。
在 CNN 的初始阶段，筛选器是随机的，不会提供任何有用的结果。
使用损耗函数，调整筛选器，通过多次迭代，网络在实现其任务（例如检测对象边缘）方面更上一个。
尽管 CNN 通常需要大量的训练数据，但它们广泛适用于各种图像甚至语言任务。
CNN的灵感来自视觉皮层，因此它们广泛用于涉及计算机视觉应用的应用。
机器学习必知的八年夜神经网络架构令狐采学为什么需要机器学习？有些任务直接编码较为庞杂，我们不克不及处理所有的细微之处和简单编码，因此，机器学习很有需要。
相反，我们向机器学习算法提供年夜量数据，让算法不竭探索数据并构建模型来解决问题。
比方：在新的杂乱照明场景内，重新的角度识别三维物体；编写一个计算信用卡交易诈骗几率的法度。
机器学习办法如下：它没有为每个特定的任务编写相应的法度，而是收集年夜量事例，为给定输入指定正确输出。
算法利用这些事例产生法度。
该法度与手写法度不合，可能包含数百万的数据量，也适用于新事例以及训练过的数据。
若数据修改，法度在新数据上训练且被更新。
年夜量的计算比支付手写法度要廉价的多。
机器学习的应用如下：1.模式识别：识别实际场景的面部或脸色、语言识别。
2.识别异常：信用卡交易顺序异常，核电厂传感器读数模式异常。
3.预测：未来股价或货币汇率，个人观影喜好。
什么是神经网络？神经网络是一种通用机器学习模型，是一套特定的算法集，在机器学习领域掀起了一场变动，自己就是普通函数的迫近，可以应用就任何机器学习输入到输出的庞杂映射问题。
一般来说，神经网络架构可分为3类：1.前馈神经网络：是最罕见的类型，第一层为输入，最后一层为输出。
如果有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。
它能够计算出一系列事件间相似转变的变更，每层神经元的活动是下一层的非线性函数。
2.循环神经网络：各节点之间构成循环图，可以依照箭头的标的目的回到初始点。
循环神经网络具有庞杂的静态，难以训练，它模拟连续数据，相当于每个时间片段具有一个隐藏层的深度网络，除在每个时间片段上使用相同的权重，也有输入。
网络可以记住隐藏状态的信息，可是很难用这点来训练网络。
3.对称连接网络：和循环神经网络一样，但单位间的连接是对称的（即在两个标的目的的连接权重相同），它比循环神经网络更容易阐发，可是功能受限。
没有隐藏单位的对称连接的网络被称为“Hopfiels网络”，有隐藏单位的对称连接的网络则被称为“波兹曼机器”。
一、感知机（Perceptron）作为第一代神经网络，感知机是只有一个神经元的计算模型。
首先将原始输入矢量转化为特征矢量，再用手写法度界说特征，然后学习如何对每个特征加权获得一个标量，如果标量值高于某一阈值，则认为输入矢量是目标类的一个积极样例。
标准的感知机结构是前馈模型，即输入传送到节点，处理后产生输出结果：从底部输入，顶部输出，如下图所示。
但也有其局限性：一旦确定了手写编码特征，在学习上就受到了较年夜限制。
这对感知器来说是毁灭性的，尽管转换类似于翻译，可是模式识另外重点是识别模式。
如果这些转换形成了一个组，学习的感知器部分不克不及学会识别，所以需要使用多个特征单位识别子模式的转换。
没有隐藏单位的网络在输入输出映射建模上也有很年夜局限性。
增加线性单位层也解决不了，因为线性叠加依然是线性的，固定的非线性输出也不克不及建立这种映射。
因此需要建立多层自适应的非线性隐藏单位。
二、卷积神经网络（Convolutional Neural Network）一直以来，机器学习研究广泛集中在对象检测上，但仍有诸多因素使其难以识别对象：1.对象联系、遮挡问题；2.照明影响像素强度；3.物体以各种不合的形式展现；4.相同功能的对象具有不合的物理形状；5.视觉不合带来的变更；6.维度跳跃问题。
复制特征办法是以后CNN用于目标检测的主要办法，年夜规模的复制不合位置上相同的特征检测图，年夜年夜减少了要学习的自由参数数量。
它使用不合的特征类型，每种类型都有自己的复制检测图，也允许以各种方法暗示每个图像块。
CNN可用于手写数字识别到3D对象识别等，但从黑色图像中识别对象比手写数字识别要庞杂，它的类别、像素是数字的100倍（1000 vs 100，256*256黑色vs28*28灰度）。
的ILSVRC竞赛中的ImageNet提供一个包含120万张高辩白率训练图像的数据集。
测试图像没有标注，参赛者需要识别图像中对象的类型。
获胜者 Alex Krizhevsky开发了一个深度卷积神经网络，除一些最年夜池化层，架构还有7个隐藏层，前面都是卷积层，最后2层是全局连接。
激活函数在每个隐藏层都是线性单位，比逻辑单位速度更快，还使用竞争性规范标准抑制隐藏活动，有助于强度变更。
硬件上，在两个Nvidia GTX 580 GPU（超出1000个快速内核）上使用一个高效卷积网络实现，很是适合矩阵乘法，具有很高的内存带宽。
三、循环神经网络（Recurrent Neural Network）循环神经网络（RNN）有两个强年夜的属性可以计算任何计算机计算出来的工具：（1）允许存储年夜量有效信息的散布式隐藏状态（2）用庞杂的方法允许更新隐藏状态的非线性静态。
RNN强年夜的计算能力和梯度消失（或爆炸）使其很难训练。
通过多层反向传播时，若权重很小，则梯度呈指数缩小；若权重很年夜，则梯度呈指数增长。
典范的前馈神经网络的一些隐藏层可以应对指数效应，另一方面，在长序列RNN中，梯度容易消失（或爆照），即使有好的初始权重，也很难检测出以后依赖于多个时间输入的目标输出因此很难处理远程依赖性。
学习RNN的办法如下：1.长短时间记忆：用具有长期记忆值的小模块制作RNN。
2.Hessian Free Optimization：使用优化器处理梯度消失问题。
3.回声状态网络：初始化输入→隐藏和隐藏→隐藏和输出→隐藏链接，使隐藏状态有一个巨年夜的弱耦合振荡器蕴藏，可以选择性的由输入驱动。
4.用动量初始化：和回声状态网络一样，再用动量学习所有连接。
长短时间记忆网络（Long/Short Term Memory Network）Hochreiter &Schmidhuber（1997年）构建了长短时间记忆网络，解决了获取RNN长时间记忆问题，使用乘法逻辑线性单位设计存储单位，只要坚持“写入”门掀开，信息就会写入并坚持在单位中，也可以掀开“读取”门从中获取数据。
RNN可以阅读行书，笔尖的输入坐标为（x,y,p），p代表笔是向上还是向下，输出则为一个字符序列，使用一系列小图像作为输入而不是笔坐标。
Graves & Schmidhuber（）称带有LSTM的RNN是阅读行书的最佳系统。
霍普菲尔德网络（Hopfield Networks）非线性循环网络有很多种表示方法，较难阐发：能达到稳定、震荡或馄饨状态这三种表示形式。
Hopfield网络是由有循环连接的二进制阈值单位组成。
1982年，约翰·霍普菲尔德发明，如果连接对称，则存在一个全局能量函数，整个网络的每个二进制“结构”都有能量，而二进制阈值决策规则使网络为能量函数设置一个最小值。
使用这种计算类型最简单的办法是将记忆作为神经网络的能量最小值。
使用能量最小值暗示记忆给出了一个内容可寻内存，可通过了解局部内容来拜访整个项目。
每记忆一次配置，都希望能产生一个能量最小值。
但如果有两个最小值就会限制Hopfield网络容量。
伊丽莎白·加德纳发明有一个更好的存储规则，它使用了所有的权重。
而不是试图一次存储多个矢量，她通过训练集进行屡次循环，并用感知器收敛法度训练每个单位，使该矢量的所有其它单位具有正确的状态。
六、玻尔兹曼机（Boltzmann Machine Network）玻尔兹曼机是一种随机循环神经网络，可以被看作是Hopfield 网络的随机生成产品，是最先学习内部representations的神经网络之一。
该算法旨在最年夜限度地提高机器在训练集中分派给二进制矢量的几率的乘积，相当于最年夜化其分派给训练矢量的对数几率之和，办法如下：（1）网络没有外部输入时，使网络在不合时间散布稳定；（2）每次对可见矢量采样。
，Salakhutdinov和Hinton为玻尔兹曼机写了有效的小批量学习法度。
将模型更新，称之为受限玻尔兹曼机，详情请检查原文。
七、深度信念网络（Deep Belief Network）反向传播，是人工神经网络计算处理一批数据后每个神经元的误差散布的标准办法，可是也存在一些问题。
首先要标注训练数据，但几乎所有数据都没有标注；其次，学习时间缺乏，这意味着隐藏层数较多的网络较慢；第三，可能会使局部陷入最晦气局面。
因此，对深度网络来说这远远不敷。
无监督学习办法克服了反向传播的限制，使用梯度办法调整权重有助于坚持架构的效率和简单性，还可以将它用于对感官输入结构建模。
特另外是，它调整权重，将产生感官输入的生成模型几率最年夜化。
信念网络是由随机变量组成的有向非循环图，可推断未观测变量的状态，还可以调整变量间的交互，使网络更可能产生训练数据。
早期图形模型是专家界说图像结构和条件几率，这些图形是稀疏连接的，他们专注于做正确的推论，而不是学习。
但对神经网络来说，学习是重点，其目的不在于可解释性或稀疏连接性使推断变得更容易。
八、深度自动编码器（Deep Autoencoders）该架构提供了两种映射方法，好像是一个做非线性降维很是好的办法，它在训练事例的数量上是线性的（或更好的），而最终编码模型相当紧凑和快速。
然而，使用反向传播优化深度自动编码器很困难，若初始权重较小，反向传播梯度会消失。
我们使用无监督逐层预训练或像回声状态网络一样认真的初始化权重。
对预训练任务有三种不合类型的浅自动编码器：（1）RBM作为自动编码器；（2）去噪自动编码器；（3）压缩自动编码器。
对没有年夜量标注的数据集，预训练有助于后续的判别式学习。
即即是深度神经网络，对年夜量的标注数据集，无监督训练对权重初始化其实不是需要的，预训练是初始化深度网络权重的第一个好办法，现在也有其它办法。
但如果扩年夜网络，需要再次做预训练。
总结传统的编程办法是我们告诉计算机做什么，将年夜问题分化成很多小而精确的且计算机可以轻松执行的任务。
神经网络则不需要告诉计算机如何解决问题，而是从观测到的数据中学习，找到解决问题的办法。
