什么叫动态神经网络？

口口深深 2021-05-26 02:01:40

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weixin_38498942 2021-05-26

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动态是指带有反馈的那些神经网络，无论是局部反馈还是全局反馈。通过反馈，神经网络能将前一时刻的数据保留，使其加入到下一时刻数据的计算，使网络不仅具有动态性而且保留的系统信息也更加完整。比如elman就是一种动态局部反馈的神经网络。

脉冲神经网络（SNN-SpikingNeuronNetworks)经常被誉为第三代人工神经网络。第一代神经网络是感知器，它是一个简单的神经元模型并且只能处理二进制数据。第二代神经网络包括比较广泛，包括应用较多的BP神经网络。但是从本质来讲，这些神经网络都是基于神经脉冲的频率进行编码(ratecoded）。脉冲神经网络，其模拟神经元更加接近实际，除此之外，把时间信息的影响也考虑其中。

文章目录神经元感知机激活函数信息前向传播及损失函数误差反向传播卷积神经网络 CNN单核卷积过程多核卷积CNN核心思想：局部感知CNN核心思想：参数共享循环神经网络 RNN huawei云培训中心：AI技术领域课程–深度学习：神经网络基础概念神经元生物神经元分类感觉神经元：（输入）分布在体外，传递兴奋到脊髓和脑运动神经元：（输出）轴突可达到肌肉和腺体，控制活动联络神经元：神经元之间联系特性兴奋性：达到某个阈值才会激活激活函数 ∅(∗)∅(*)∅(∗) 传导性：相邻神经元传递

人工神经网络就像一个黑盒子，用于模拟任意函数。根据一定的训练样本(即所需模拟函数已知的输入和输出关系)神经网络可以改变其内部结构使其模型特性逼近训练样本。即所谓的自学习，自组织和自适应。并且，由于神经网络是采用整体逼近的方式，不会由于个别样本误差而影响整个模型特性，即所谓容错特性。其实用仿生的例子更容易理解，就像一个婴儿，父母不断教他说话，他最终能学习理解父母语言的意思，并且偶尔父母说错一两个字，孩子也能听懂。人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创AI发猫。人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN）是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点，其本质是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成，在模式识别、智能机器人、自动控制、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。...

这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutionalneuralnetworks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（DeepBeliefNets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。..

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