vgg16网络结构图 在所有有用的神经网络中，使用数量最多的“深度”神经网络是什么？

在所有有用的神经网络中，使用数量最多的“深度”神经网络是什么？

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神经网络只能做到通过现象给出拟合公式吗？适用范围有哪些？

通常，神经网络不会给出公式，因为通常有很多参数。例如，一些用于图像分类的体和神经网络往往有几十层，参数可以达到数千万甚至更好。因此，通常给出神经网络的结构。对于体积和神经网络，给出了体积核的大小、滤波器的个数等。我们这里不再重复。

神经网络有很多应用。例如，MLP可以通过几个自变量来预测因变量，这是最简单的神经网络结构。非人工智能领域中的许多简单模型只有三层，且隐层神经元数目较少。

卷积神经网络CNN（Exception，interception，vgg16，vgg19，RESNET等）通常用于图像分类，递归神经网络RNN（包括LSTM，NARX等）通常用于时间序列分析，自然语言分析，等等！你可以在coursera上学习Andrew NG的机器学习和深度学习课程。介绍非常详细，课程是免费的。

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