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合肥达内培训人工智能深度学习常用算法都有哪些

发布：合肥达内软件培训
来源：互联网
时间：2021-12-20 10:38

人工智能技术是目前大多数软件开发程序员都在学习的一个互联网新技术，而今天我们就一起来了解一下，人工智能深度学习常用算法都有哪些。

合肥达内培训人工智能深度学习常用算法都有哪些

1.径向基函数网络

径向基函数网络(RadialBasisFunctionNetwork，RBFN)是一类特殊的前馈神经网络，利用径向基函数作为激活函数。它包含以下几层：

输入层

隐含层

输出层

上述各层的径向基函数网络被用来进行回归、分类和时间序列预测。

2.生成对抗网络

生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork，GAN)是一种深度学习算法，它可以创建与训练数据相似的新数据实例。生成式对抗网络有助于生成逼真的图片、卡通人物、人脸的图像创建和三维物体的渲染。视频游戏开发者利用生成对抗网络，通过图像训练提升低分辨率。

生成对抗网络有两个重要组成部分：

生成器(generator)：能够生成虚假数据。

鉴别器(discriminator)：能够从虚假信息中学习。

3.递归神经网络

递归神经网络(RecurrentNeuralNetwork，RNN)由有助于形成有向循环的连接组成，允许长短期记忆网络(LongShort-termMemoryNetwork，LSTM)的输出作为现阶段的输入提供。递归神经网络能够记住以前的输入，因为它有内部记忆。递归神经网络的一些常见用例有：手写识别、机器翻译、自然语言处理、时间序列分析和图像说明。

4.卷积神经网络

卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)也被称为ConvoNet，包含许多层，主要用于物体检测和图像处理。卷积神经网络的一些重要用例包括医学图像处理、卫星图像识别、时间序列预测和异常检测。

以下是卷积神经网络的一些关键层，它们在数据处理以及从数据中提取特征方面起着举足轻重的作用：

卷积层

线性整流层

池化层

完全连接层

5.长短期记忆网络

长短期记忆网络(LongShort-termMemoryNetwork，LSTM)是一类递归神经网络，能够学习和记忆长期依赖关系。长短期记忆网络还能够长期回忆过去的信息。它能随着时间的推移保留信息，这被证明在时间序列预测中是有益的。它有一个链状结构，其中4个相互作用的层连接并进行独特的沟通。除了时间序列预测外，长短期记忆网络还被用于药品开发、音乐创作和语音识别。

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