深度学习神经网络模型有哪些
时间: 2024-04-04 19:24:36 浏览: 21
1. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)
2. 递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)
3. 长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)
4. 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)
5. 自编码器(Autoencoder,AE)
6. 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)
7. 深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)
8. 残差网络(Residual Neural Network,ResNet)
9. 注意力机制神经网络(Attention Mechanism Neural Network,AMNN)
10. 稀疏自编码器(Sparse Autoencoder,SAE)
11. 双向循环神经网络(Bidirectional Recurrent Neural Network,BRNN)
12. 门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)
13. 神经图灵机(Neural Turing Machine,NTM)
14. 多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)
相关问题
深度学习中的神经网络模型有哪些
神经网络模型可以分为卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)和长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)等。
深度神经网络模型有哪些
深度神经网络模型包括:
1. 前馈神经网络(Feedforward Neural Network,FNN)
2. 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)
3. 递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)
4. 长短时记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)
5. 自编码器(Autoencoder,AE)
6. 生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)
7. 注意力机制(Attention Mechanism)
8. 转移学习(Transfer Learning)
9. 强化学习(Reinforcement Learning)
10. 深度信念网络(Deep Belief Network,DBN)
11. 稀疏自编码器(Sparse Autoencoder,SAE)
12. 深度卷积生成对抗网络(Deep Convolutional Generative Adversarial Network,DCGAN)
13. 变分自编码器(Variational Autoencoder,VAE)
14. 深度强化学习(Deep Reinforcement Learning,DRL)
15. 对抗自编码器(Adversarial Autoencoder,AAE)等。
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