1. 多層感知機(jī)（MLP）
核心特征：
- 結(jié)構(gòu)：MLP 是一種基本的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包含一個(gè)輸入層、一個(gè)或多個(gè)隱藏層以及一個(gè)輸出層。每層由全連接的神經(jīng)元組成。
- 用途：適用于簡(jiǎn)單的分類和回歸任務(wù)。
- 限制：不適用于處理序列數(shù)據(jù)或圖像數(shù)據(jù)，因?yàn)樗痪邆涮幚磔斎胫g時(shí)間或空間關(guān)系的能力。
數(shù)學(xué)表達(dá)：
2. 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）
核心特征：
- 結(jié)構(gòu)：由卷積層、池化層（下采樣）和全連接層組成。
- 用途：特別適合于圖像處理，用于圖像分類、對(duì)象檢測(cè)等。
- 優(yōu)點(diǎn)：通過(guò)局部連接和權(quán)重共享，有效降低了模型參數(shù)的數(shù)量，能夠很好地捕捉圖像中的空間層級(jí)結(jié)構(gòu)。
工作原理：文章來(lái)源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-859113.html
- 卷積層：通過(guò)濾波器（kernel）提取輸入圖像的特征。
- 池化層：降低特征維度，增強(qiáng)模型的泛化能力。
3. 遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）
核心特征：
- 結(jié)構(gòu)：具有循環(huán)連接的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使得信息可以在序列的時(shí)間步之間傳遞。
- 用途：處理序列數(shù)據(jù)，如時(shí)間序列分析、自然語(yǔ)言處理中的文本生成。
- 問(wèn)題：梯度消失或爆炸問(wèn)題，這限制了模型學(xué)習(xí)長(zhǎng)距離依賴。
工作原理：
- 在每個(gè)時(shí)間步，當(dāng)前輸入和前一時(shí)間步的隱藏狀態(tài)共同決定當(dāng)前的輸出和新的隱藏狀態(tài)。
4. Transformer
核心特征：
- 結(jié)構(gòu)：基于自注意力機(jī)制的編碼器-解碼器架構(gòu)。
- 用途：在處理序列數(shù)據(jù)任務(wù)（尤其是NLP任務(wù)如機(jī)器翻譯）中表現(xiàn)優(yōu)異。
- 優(yōu)點(diǎn)：能夠并行處理序列數(shù)據(jù)，有效捕捉長(zhǎng)距離依賴關(guān)系。
工作原理：
- 自注意力機(jī)制：允許模型在序列內(nèi)的任何位置之間直接建立依賴關(guān)系，計(jì)算效率高。
- 位置編碼：由于模型本身不具備處理序列順序的能力，通過(guò)添加位置編碼來(lái)保留序列中的位置信息。
總結(jié)比較
- MLP：最簡(jiǎn)單的前饋網(wǎng)絡(luò)，不處理序列數(shù)據(jù)。
- CNN：通過(guò)局部感受野和參數(shù)共享，擅長(zhǎng)處理圖像。
- RNN：擅長(zhǎng)處理序列數(shù)據(jù)，但難以捕捉長(zhǎng)序列中的依賴關(guān)系。
- Transformer：利用自注意力機(jī)制高效處理序列數(shù)據(jù)，解決了RNN的長(zhǎng)距離依賴
問(wèn)題，適用于需要復(fù)雜關(guān)系理解的任務(wù)。文章來(lái)源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-859113.html
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