| 神经网络类型 | 层 | 创新 | 问题 | 备注 |
|---|---|---|---|---|
| 感知器 | 单层 | 误差反馈学习 | 阈值函数不可导，构造学习规则 | 与感知器准则等价 |
| 线性神经元 | 单层 | 梯度下降法训练参数 | 线性函数，多层仍是线性变换 | 本质上是最小二乘准则 |
| 浅层神经网络（早期） | 多层 | Sigmoid、非线性、BP算法 | 一般单个隐含层、多层梯度消失 | 多元复合函数求导的链式法则 |
| 深层神经网络（现代） | 多层 | ReLU、学习算法、参数初始化 | ------ | 更好的神经层激活函数（如ReLU） 更好的权重初始化方案 更好的梯度下降法（如RMSprop和Adam） |
神经网络发展的时间线——积跬步至千里
phoenix@Capricornus2025-05-06 20:11
相关推荐
资讯全球13 小时前
2025年智慧差旅平台推荐en-route13 小时前
从零开始学神经网络——LSTM（长短期记忆网络）可编程芯片开发13 小时前
基于CMAC神经网络的PID复合控制器matlab性能仿真视觉语言导航13 小时前
CVPR-2025 | 具身导航指令高效生成！MAPInstructor：基于场景图的导航指令生成Prompt调整策略wanhengidc13 小时前
云手机与人工智能之间的关系Sic_MOS_7801682414 小时前
超高密度2kW GaN基低压电机驱动器的设计老坛程序员14 小时前
抓包解析MCP协议：基于JSON-RPC的MCP host与MCP server的交互努力毕业的小土博^_^14 小时前
【深度学习|学习笔记】详细讲解一下 深度学习训练过程中 为什么 Momentum 可以加速训练？飞哥数智坊14 小时前
DeepSeek 节前突袭发布 V3.2-Exp：长文本推理成本直降75%！