时间：2022-08-31 16:54:38 来源：www.xiaofamao.com 作者：喵喵
由于图像具有极高的维数，训练标准前馈网络识别图像需要成千上万个输入神经元，不仅明显高计算量，而且可能引起神经网络中维灾害相关的许多问题。 神经网络就像黑匣子——，我们可以训练它们，获得结果，加强它们，但很多实际的决策路径我们看不见。 DNN并不通过卷积降低图像的维数，而是利用反卷积制作图像，通常从噪声中获得图像。
前馈神经网络( FF )是50年代开始采用——的方法，这也是一种古老的方法。 实际上，它是自动编码器，DCN和DN不是作为两个单独的网络，而是承载网络输入和输出的分隔器。 由于该网络只能通过各门与神经元进行交互，这些门可以智能地打开和关闭，学习防止梯度的爆发和消失，但是不断地在错误的传送带上发布有用的信息，破坏无关的内存内容吴恩达—神经网络与深度学习—L1W1练习2022-01-19。
1、人体神经网络工作原理
直到00年代初，我们才开发出一套有效的训练深度前馈神经网络的方法； 目前，它们构成了现代机器学习系统的核心，可以实现前馈神经网络的功能，但效果远远好于此。 年，Hopfield在上述基础研究的基础上，提出神经网络模型，并于1984年建立了连续时间的Hopfield神经网络模型。 一般来说，神经网络体系结构分为三类： 1、前馈神经网络。 最常见的类型，第一层是输入，最后一层是输出。
2、人体神经网络的基本构成
可以包括多个隐藏层，对于每个网络，RNN网络的状态s决定最后的输出。 递归神经网络能够通过存储前10个词来处理文本，当LSTM长度较短时，存储网络能够通过存储发生在许多帧之前的情况来处理视频帧。 神经图灵机( NTM ) ( —— )试图解决这个问题，它是在提取存储单元之后的FF。 循环神经网络是一种特殊类型的网络，包括循环和自迭代，因此称为循环。
3、人体神经网络科学介绍
由于抽象级别较高，这些网络可以用于从图像中删除、重画某些东西，或者像有名的CycleGAN一样用斑马更换马。 那么，有了以上参数，我们需要了解一些神经网络中的函数。 这一思想来自人脑，这些神经网络广泛应用于计算机视觉、语音识别系统，但目前还没有重大突破。 深度学习笔记1——神经网络和深度学习基础2021-05-09。
随着深度学习的快速发展，人们构建了一系列解决各种任务和问题的神经网络结构。 分类器是一种卷积神经网络，其目标是最大限度地提高真伪图像的识别精度，生成器是一种反卷积神经网络，其目标是最小化分类器的性能。 由于积累更多的层次会导致训练时间的指数增长，所以深度前馈神经网络非常不实用。
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