八大神经网络的区别

神经网络名称 全称/修正名称 主要作用 核心特点 典型应用场景
CINI CNN(卷积神经网络) 处理图像、视频等空间数据,提取局部特征。 使用卷积核、池化操作;擅长平移不变性。 图像分类、目标检测、人脸识别。
RINI RNN(循环神经网络) 处理时序数据(如文本、语音),捕捉时间依赖关系。 通过隐藏状态传递历史信息;但存在梯度消失问题。 语音识别、文本生成、时间序列预测。
GAVE GAN(生成对抗网络) 生成逼真数据(如图像、音频),通过生成器和判别器对抗训练。 生成器伪造数据,判别器鉴别真伪;训练不稳定但生成质量高。 图像生成、风格迁移、数据增强。
GNN GNN(图神经网络) 处理图结构数据(如社交网络、分子结构),建模节点间关系。 聚合邻居节点信息;支持非欧几里得数据。 推荐系统、药物发现、交通预测。
Transformer Transformer 处理长序列数据(如文本、语音),通过自注意力机制捕捉全局依赖。 并行计算能力强;无需循环结构,适合大规模预训练。 机器翻译、ChatGPT、多模态融合。
LSTM LSTM(长短期记忆网络) 解决RNN的长程依赖问题,更好地记忆时序中的关键信息。 引入门控机制(输入门、遗忘门、输出门)。 语音合成、股票预测、文本摘要。
DQN DQN(深度Q网络) 强化学习任务,通过Q-learning结合神经网络学习最优策略。 使用经验回放和固定目标网络;解决高维状态空间问题。 游戏AI(如AlphaGo)、机器人控制。
DBN DBN(深度置信网络) 无监督特征学习,通过堆叠受限玻尔兹曼机(RBM)预训练深度网络。 逐层贪婪训练;常用于初始化深度学习模型。 早期语音识别、图像特征提取。
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