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小编整理这份资料让你详细直观的了解这八大神经网络！
信小编的一天时间就让你学会！
1、卷积神经网络：采用卷积层提取输入数据的特征，并通过池化层减少参数数量和计算量，最后经过全连接层进行分类或回归预测。卷积神经网络的优点在于能够自动学习多级抽象特征，具有良好的表现和泛化能力，在许多领域得到成功应用。
2、生成对抗生成网络：由生成器和判别器两个网络组成。生成器的任务是生成尽可能逼真的数据，而判别器的任务是判断数据是否真实.生成对抗网络的应用非常广泛，包括但不限于图像生成、图像修复、风格转换等主要应用包括图像处理、序列数据生成、半监督学习、域自适应等。
3、长短期记忆神经网络:由输入门、遗忘门、输出门和记忆单元组成。在每个时间步，输入门决定新接收的输入如何更新记忆单元，遗忘门决定旧的记忆如何被遗忘，输出门决定记忆单元的内容如何被输出，这些决策共同决定了LSTM的最终输出。
4、图神经网络:这种网络能够学习并提取图结构数据中的特征和模式，从而满足聚类、分类、预测、分割、生成等图学习任务的需求.能够更好地处理图结构数据，使得在图像、自然语言处理等任务上的应用更加广泛。主流算法包括图卷积神经网络、图自编码器、图生成网络、图循环网络以及图注意力网络等。
5、人工神经网络:人工智能领域中的一个研究热点，它是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，并建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。并且具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现
6、循环神经网络：以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接。循环神经网络不仅能考虑前一时刻的输入，还赋予了网络对前面内容的记忆功能。在自然语言处理领域有广泛应用，例如语音识别、语言建模、机器翻译等
这些神经网络各有各的特点和适用场景，学会这八大神经网络 绝对可以让你在不同的领域 披荆斩棘!如鱼得水!
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