人工智能十大算法 前馈型神经网络常用于？

前馈型神经网络常用于？

图像检测，图像识别。在前馈神经网络中，通常通过构造RBF网络来处理。

常见的前馈神经网络包括感知器网络、BP神经网络、RBF网络（径向基函数神经网络）

（1）感知器网络：又称感知器网络，主要用于模式分类，也可以作为学习控制和基于模式分类的多模态控制；（2）返回传播神经网络（BP神经网络）是一种基于sigmoid函数的简单的权值反向传播调整策略。它可以实现从输入到输出的任何非线性函数；

深度学习和普通的机器学习有什么区别？

关系可以通过绘图看到。机器学习是人工智能的重要领域之一，而深度学习是机器学习的一个分支。深度学习之所以近年来流行起来，是因为它突破了传统机器学习无法解决的一些问题。

机器学习的意义在于代替人工完成重复性工作，识别出统一的规则（模式）。但是对于传统的机器学习来说，特征提取的难度不小（特征可以是像素、位置、方向等）。特征的准确性将在很大程度上决定大多数机器学习算法的性能。为了使特征准确，在特征工程部分需要大量的人力来调整和改进特征。完成这一系列工作的前提是，数据集中所包含的信息量是充分的，并且易于识别。如果不满足这一前提，传统的机器学习算法将在信息的杂乱中失去其性能。深度学习的应用正是基于这个问题。它的深层神经网络使它能够在杂波中学习，自动发现与任务相关的特征（可以看作是自发学习的特征工程），并提取高级特征，从而大大减少了特征工程部分任务所花费的时间。

另一个明显的区别是他们对数据集大小的偏好。传统的机器学习在处理规则完备的小规模数据时表现出良好的性能，而深度学习则表现不好。随着数据集规模的不断扩大，深度学习的效果会逐渐显现出来，并变得越来越好。对比如下图所示。

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