什么是人工神经网络的5个例子?
1.卷积神经网络 (CNN):一种常用于图像识别和处理任务的深度神经网络,由多层连接的神经元组成,这些神经元会对输入数据应用过器. 2.复发神经网络 (RNN):一种类型的神经网络,节点之间的连接沿着一个序列形成一个定向图,允许它使用内部内存来处理序列的输入. 3.前进神经网络 (FNN):最基本的类型的人工神经网络,其中信息只通过不同层的神经元向前移动.它们可以用于近似,回归和分类任务. 4.长期短时间内存 (LSTM):一种类型的神经网络,能够通过将存储细胞中长期的数据保存,以维持长时间的信息. LSTM通常用于减少数据. 5.自然语言:自动化,非编码和非编码,由两个组成部分组成的神经网络,通常用于学习.