高速公路网络和残差网络的异同

高速公路网络（Highway Network）和残差网络（Residual Network，简称ResNet）都是深度学习领域中为解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和爆炸问题而提出的创新架构。

相似之处：
1. **深层网络设计**：两者都是为了处理深层网络中的信息传递问题，让较深处的信息能够有效地传播到前几层。
2. **解决梯度问题**：它们都能够通过特殊的结构设计，使梯度能够更容易地从浅层传递到深层，从而避免梯度消失问题。

不同之处：
1. **残差模块**：ResNet的核心是残差块（Residual Block），它包含一个跳跃连接，允许网络学习直接添加输入到输出，这样就绕过了某些层，简化了优化问题。
2. **非线性门控**：高速公路网络采用的是门控单元（highway gates），这些门可以控制信息流是否通过当前层，以及保留多少信息进入下一层。
3. **层级结构差异**：ResNet更强调堆叠很多简单的残差模块，形成更深的网络；而高速公路网络则包含了不同的门控机制，整体结构更为复杂。

总结来说，尽管都是为了提高深层网络的学习能力，但是ResNet通过跳跃连接实现了直接信息传输，而高速公路网络则是通过门控单元来选择和调整信息流动。