神经网络动物园

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

神经网络动物园
随着不时弹出新的神经网络体系结构，很难跟踪它们。一开始就知道所有缩写（DCIGN，BiLSTM，DCGAN，还有其他人吗？），可能有点不知所措。
因此，我决定撰写一份包含许多架构的备忘单。其中大多数是神经网络，有些是完全不同的野兽。尽管所有这些架构都被呈现为新颖独特，但是当我绘制节点结构时，它们的底层关系开始变得更加有意义。
将它们绘制为节点图的一个问题：它并没有真正显示出它们是如何使用的。例如，可变自动编码器（VAE）看起来就像自动编码器（AE），但是训练过程实际上是完全不同的。训练有素的网络的用例差异更大，因为VAE是生成器，您可以在其中插入噪声以获取新样本。AE只需将其输入的任何内容映射到它们“记住”的最接近的训练样本。我应该补充一点，此概述绝不会阐明每种不同的节点类型如何在内部工作（但这是另一天的主题）。
应该注意的是，虽然通常使用大多数缩写，但并不是全部都被接受。RNN有时指的是递归神经网络，但大多数情况下，它们指的是递归神经网络。但是，这还不止于此，在许多地方，您会发现RNN用作任何循环体系结构的占位符，包括LSTM，GRU甚至双向变体。AE不时遭受类似的问题，其中VAE和DAE等被简称为AE。最后，许多缩写的“ N”数量也有所不同，因为您可以称其为卷积神经网络，但也可以简称为卷积网络（导致CNN或CN）。
由于一直在发明新的架构，因此几乎不可能编写完整的清单。即使已发布，即使您正在寻找它们，仍然很难找到它们，有时甚至只是忽略了一些。因此，尽管此列表可以为您提供一些有关AI世界的见解，但请不要以任何方式将其视为全面的列表。特别是如果您在撰写这篇文章后很长时间阅读了这篇文章。
对于图片中描述的每种架构，我都写了一个非常非常简短的描述。如果您对某些体系结构非常熟悉，但是对特定的体系结构却不熟悉，则可能会发现其中一些有用。
目录
前馈神经网络（FF或FFNN）和感知器（P）
径向基函数（RBF）
递归神经网络（RNN）
长期/短期记忆（LSTM）
门控循环单元（GRU）
双向递归神经网络，双向长期/短期记忆网络和双向门控递归单元（分别为BiRNN，BiLSTM和BiGRU）
自动编码器（AE）
可变自动编码器（VAE）
去噪自动编码器（DAE）
稀疏自动编码器（SAE）
马尔可夫链（MC或离散时间马尔可夫链，DTMC）
Hopfield网络（HN）
玻尔兹曼机（BM）
受限玻尔兹曼机（RBM）
深度信念网络（DBN）
卷积神经网络（CNN或深度卷积神经网络，DCNN）
反卷积网络（DN）
深度卷积逆图形网络（DCIGN）
生成对抗网络（GAN）
液体状态机（LSM）
极限学习机（ELM）
回声状态网络（ESN）
深度残留网络（DRN）
神经图灵机（NTM）
可微神经计算机（DNC）
胶囊网络（CapsNet）
Kohonen网络（KN，也是自组织（功能）地图，SOM，SOFM）
注意网络（AN）

关注 CDA人工智能学院 ，回复“录播”获取更多人工智能精选直播视频！

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：神经网络 动物园 神经网 hopfield 马尔可夫链