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VR移屏 神经网络主要类型及其应用

时间:2021-08-03 14:02来源:hxceshi 点击:

Main Types of Neural Networks and its Applications — Tutorial

medium.com/towards-artificial-intelligence/main-types-of-neural-networks-and-its-applications-tutorial-734480d7ec8e

目前深度学习中的神经网络种类繁多,用途各异。由于这个分支在指数增长,跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。在本文中,我们将展示神经网络中最常用的拓扑结构。

图2: 感知器: 大脑中信息存储和组织的概率模型[3] | 来源: 康奈尔航空实验室的弗兰克 · 罗森布拉特标记的感知器。纽约水牛城,1960

神经网络拓扑

1. 感知器(Perceptron(P)) :

感知器模型也称为单层神经网络。这个神经网络只包含两层:

这种类型的神经网络没有隐藏层。它接受输入并计算每个节点的加权。然后,它使用激活函数(大多数是Sigmoid函数)进行分类。

应用:

2. 前馈(Feed Forward (FF)) :

前馈神经网络是一种其中的节点不会构成循环的人工神经网络。在这种神经网络中神经网络s算法应用,所有的感知器都被安排在输入层接收输入,输出层产生输出。隐藏层与外部世界没有联系,这就是为什么它们被称为隐藏层。在前馈神经网络中,一层的每个感知器与下一层的每个节点连接。因而滑轨屏安装,所有节点都是完全连接的。需要注意的是,同一层中的节点之间没有可见或不可见的连接。在前馈网络中没有后回路。因而,为了使预测误差最小化,我们通常使用反向传播算法来更新权值。

应用:

3. 径向基网络(Radial Basis Network (RBN)) :

径向基函数网络通常用于处理函数逼近问题。区别于其它神经网络神经网络s算法应用,它们有更快的学习速度和通用逼近能力。径向基神经网络和前馈神经网络的主要区别在于,径向基神经网络使用径向基函数作为激活函数。Logistic(sigmoid)函数的输出值在0到1之间,用来判断答案是是或否。问题是,如果我们有连续的值,则用不了前馈神经网络。径向基神经网络确定生成的输出和目标输出距离多大。在连续值的情况下非常有用。总之,径向基神经网络使用其它的激活函数表现就和前馈神经网络一样。

应用:

4. 深度前馈(Deep Feed-forward (DFF)) :

深层前馈网络是使用多个隐藏层的前馈网络。只用一层隐藏层的主要问题是过拟合,因而通过增加隐藏层,可以减少过拟合,提高泛化能力。

应用:

5. 循环神经网络(Recurrent Neural Network (RNN)):

循环神经网络是前馈神经网络的一种改进方式。在这种类型中,隐藏层中的每个神经元接收具有特定时间延迟的输入。使用这种类型的神经网络,我们需要在当前的迭代中访问之前的信息。例如,当我们试图预测一个句子中的下一个单词时,我们首先需要知道之前使用的单词。循环神经网络可以处理输入并跨时共享任意长度和权重。模型大小不会随着输入的大小而增加,模型中的计算会考虑到历史信息。然而,这种神经网络的问题是计算速度慢。此外,它不能考虑当前状态的任何未来输入。它也无法记住很久以前的信息。

应用:

6. 长/短期记忆(Long / Short Term Memory (LSTM)) :

LSTM 网络引入了一个记忆单元。他们可以处理间隔记忆的数据。如上可见,我们可以在RNN中考虑时间延迟,但如果我们有大量的相关数据,RNN很容易失败,而LSTMs 正非常好适合。另外,与 LSTMs 相比,RNN不能记忆很久以前的数据。

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