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在所有有用的神經(jīng)網(wǎng)絡中,使用數(shù)量最多的“深度”神經(jīng)網(wǎng)絡是什么?
必須是VGg網(wǎng)絡模型。別問我為什么。我的訂閱號看看答案
神經(jīng)網(wǎng)絡只能做到通過現(xiàn)象給出擬合公式嗎?適用范圍有哪些?
通常,神經(jīng)網(wǎng)絡不會給出公式,因為通常有很多參數(shù)。例如,一些用于圖像分類的體和神經(jīng)網(wǎng)絡往往有幾十層,參數(shù)可以達到數(shù)千萬甚至更好。因此,通常給出神經(jīng)網(wǎng)絡的結構。對于體積和神經(jīng)網(wǎng)絡,給出了體積核的大小、濾波器的個數(shù)等。我們這里不再重復。
神經(jīng)網(wǎng)絡有很多應用。例如,MLP可以通過幾個自變量來預測因變量,這是最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡結構。非人工智能領域中的許多簡單模型只有三層,且隱層神經(jīng)元數(shù)目較少。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN(Exception,interception,vgg16,vgg19,RESNET等)通常用于圖像分類,遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡RNN(包括LSTM,NARX等)通常用于時間序列分析,自然語言分析,等等!你可以在coursera上學習Andrew NG的機器學習和深度學習課程。介紹非常詳細,課程是免費的。
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