最近一直在研究神经网络相关的知识。通过一段时间的学习,我感觉需要总结一下神经网络相关模型的优缺点以及适用的场景。
不要觉得神经网络很难学,实际上学进去还是比较容易的。只要理解一些基础公式和工作原理,基本上都是相通的。
下面是我最近学习总结的模型特点和对比关系,也是为了以后继续学习做铺垫。这些模型都是在神经网络上应用的,可以看作是上层建筑。所以,只有在学好神经网络之后,才能理解这些模型,否则可能会一头雾水。
常见的神经网络模型对比表:
神经网络类型 | 解决的问题 | 适用场景 | 特点与异同 |
---|---|---|---|
全连接神经网络 (ANN) | 一般预测与分类问题 | 图像识别初级阶段,文本分类 | 基础的神经网络,每个神经元与前后层所有神经元相连 |
卷积神经网络 (CNN) | 图像相关问题 | 图像识别,视频分析,医学图像分析 | 利用卷积核提取空间特征,减少参数量,适合处理图像 |
循环神经网络 (RNN) | 顺序数据问题 | 语音识别,自然语言处理,时间序列分析 | 能处理序列数据,参数共享,处理时间相关性信息 |
长短期记忆网络 (LSTM) | 长序列依赖问题 | 长文本生成,复杂语句翻译,高级语音识别 | 改进的RNN,有门控制机制,解决梯度消失问题 |
生成对抗网络 (GAN) | 生成新的数据样本 | 图像合成,艺术创作,数据增强 | 由生成器和判别器组成,通过对抗过程提高生成质量 |
变分自编码器 (VAE) | 生成新的数据样本和特征学习 | 图像重建,去噪,内容生成 | 利用概率编码和解码过程,理论基础较GAN更严谨 |
自注意力网络 (SAN) | 复杂关系和长距离依赖的理解 | 大规模文本处理(如Transformer),图像分割等 | 利用注意力机制,能够更灵活地捕捉数据间的关系 |