人工智能常用的29种算法 从RNN到LSTM，性能良好的神经网络到底是如何工作的？

从RNN到LSTM，性能良好的神经网络到底是如何工作的？

RNN（递归神经网络），顾名思义，以先前的输出（隐藏状态）作为输入，形成一个循环。

（RNN扩展，图像源：colah.github.io文件)

上面的展开图清楚地显示了RNN的结构。不难发现RNN的结构与序列化数据是一致的。实际上，RNN实际上主要用于处理序列化数据。

基本上，不使用原始RNN，而是使用RNN的变体。

渐变裁剪可以缓解渐变爆炸，而RNN变体（如主流LSTM和Gru）可以缓解渐变消失。

（一般是sigmoid层）建模输入、输出和遗忘。

（图片来源：中新网/@左上角的蓝色是输入门，右上角的绿色是输出门，底部的红色是遗忘门。

SVM和神经网络(如: DNN CNN RNN)是不是兄弟关系？有什么证据吗？

不，神经网络不是兄弟，因为它们有不同的结构。

支持向量机是通过凸优化算法解决凸性问题，找到最大边缘条件，实现高维数据分割。神经网络通过复杂的非线性表达式来描述输入输出之间的关系。CNN采用卷积核对参数矩阵进行约简，RNN采用参数共享的方法，DNN采用FC网络时只使用线性和非线性表达式。这些算法的设计思想和应用都不尽相同。不能说他们是兄弟，但他们都是机器学习算法。

深度神经网络（DNN）是否模拟了人类大脑皮层结构？

同时，一些特定的深层神经网络模型在一定程度上类似于人类大脑皮层的结构。

例如，2017年10月，美国普渡大学综合脑成像实验室的刘忠明在大脑皮层发表了《基于动态自然视觉深度学习的神经编解码》，基于深度神经网络模型对动态视觉进行编解码。这项工作基于972个视频片段和11.5小时的功能磁共振数据，通过深度神经网络（fMRI）编码和解码，磁共振成像技术检测由于氧合血红蛋白和脱氧血红蛋白比率的变化而引起的血液磁化率的差异，并判断相应的脑区处于活动或静止状态），并用深层神经网络来解释动态视觉与脑激活的关系以及二者之间的关系。在以往的研究中，深度神经网络主要用来解释静态视觉和大脑激活之间的关系。目前尚不清楚深度神经网络是否可以用来解释动态视觉和大脑激活之间的关系。具体来说，CNN模型的中间层负责处理抽象的视觉信息，与人类视觉皮层的层次结构非常相似。

最终效果非常好。在编码方面，它取决于ROI（感兴趣区域）。在相同的ROI范围内，平均精度可达0.4～0.6，跨ROI的精度为0.25～0.3。

此答案中使用的图片均取自原稿。

云计算淘汰运维，SDN淘汰网工，IT行业只剩下码农和码农了吗？

只是半瓶迟早要淘汰

不仅运维人员，不仅网络工作者，还有码农迟早要淘汰90%。

海浪冲走了沙子，泥土造就了金子

！无论是云计算、SDN、Devops，还是大数据、AI。平台维护离不开有经验的运维、网络工程师、硬件工程师。如果我们摆脱了那些无知和没有技能的人，我们留下的东西会更受欢迎，有更高的收入，我们不需要整天加班。

因为重复的脏活可以通过自动任务和脚本来完成，有经验的工程师可以通过积累知识和经验来解决问题，而不是简单的重复性体力劳动。

神经网络的分类？

神经网络的分类方法有很多种。例如，根据网络性能可分为连续网络和离散网络、确定性网络和随机网络；根据网络拓扑结构可分为前向神经网络和反馈神经网络。本章介绍了前馈神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。前馈神经网络在数据挖掘中有着广泛的应用。它的原理或算法也是许多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络是一种前向神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络的代表。hvpfi}LD网络的原型是一个非线性动态系统，已成功应用于联想记忆和优化计算。针对优化计算中的局部极小问题，提出了模拟退火算法。Baltzmann机是一种具有随机输出值单位的随机神经网络。串行baltzmann机可以看作是二次组合优化问题模拟退火算法的具体实现。同时，它还可以模拟外界的概率分布，实现概率意义上的联想记忆。自组织竞争神经网络的特点是能够自动识别环境和集群的特征。自组织竞争神经网络已成功地应用于特征提取和大规模数据处理。

BP神经网络和GRNN的区别是什么？

共有43章，涵盖了常见的神经网络（BP、RBF、SOM、Hopfield、Elman、LVQ、Kohonen、GRNN、NARX等）和相关的智能算法（SVM、决策树、随机森林、极限学习机等）。同时，一些章节还涉及到常用优化算法（遗传算法、蚁群算法等）与神经网络的结合。此外，本书还介绍了matlabr2012b中神经网络工具箱的新功能和特点，如神经网络并行计算、定制神经网络、神经网络高效编程等。

人工智能常用的29种算法 rnn神经网络模型 神经网络预测法

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