动态神经网络有哪几类？

风声wind 2021-05-26 02:02:38

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weixin_38498942 2021-05-26

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根据自适应推理的方式，将动态网络分为三类：样本自适应，空间自适应以及时间自适应动态网络。

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...

目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（Back Propagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学习主要采用误差修正算法，识别对象种类多时，随着网络规模的扩大，需要的计算过程较长，收敛缓慢而不稳定，且识别精度难以达到要求。层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层。

从20世纪80年代末期，人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类。目前，在遥感图像的自动分类方面，应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种：（1）BP（Back Propagation）神经网络，这是一种应用较广泛的前馈式网络，属于有监督分类算法，它将先验知识融于网络学习之中，加以最大限度地利用，适应性好，在类别数少的情况下能够得到相当高的精度，但是其网络的学习主要采用误差修正算法，识别对象种类多时，随着网络规模的扩大，需要的计算过程较长，收敛缓慢而不稳定，且识别精度难以达到要求。（2）Hopf

正规化层（Normalization Layer）：例如批量归一化层（Batch Normalization Layer），用于调整前一层的输出，以改善训练的稳定性和速度。隐藏层（Hidden Layers）：这些是位于输入层和输出层之间的层。全连接层（Fully Connected Layer）：这些层中的神经元与前一层的所有神经元相连接，常用于网络的后部分，以汇总前面层的信息。卷积层（Convolutional Layer）：在卷积神经网络（CNN）中，这些层用于提取输入数据（如图像）中的局部特征。

人类神经网络为一类似人类神经结构的并行计算模式，是”一种基于脑与神经系统研究，所启发的信息处理技术“，通常也被称为平行分布式处理模型或链接模型。其具有人脑的学习、记忆和归纳等基本特性，可以处理连续型和离散型的数据，对数据进行预测。可利有系统输入与输出所组成的数据，建立系统模型（输入与输出间的关系）。人工神经网络分类，常见的人工神经网络模型可分为四大类，如下所示： 1.监督式学习网络，从问题中取得...

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