神经网络基础知识

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1、前馈神经网络

前馈神经网络描述的是网络的结构，是指每一层的神经元只接受前一层神经元的输入，并且输出到下一层。

2、BP神经网络

百度百科：BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。BP即Back Peopagation，就是常用的反向传播算法。

3、MLP

MLP是多层感知机也被称为多层神经网络，是一种前向结构，包括输入层、隐藏层和输出层。至少三层结构（即隐藏层只有一层网络），如图所示

4、CNN

CNN就是著名的卷积神经网络，是一种前馈神经网络。CNN不同于前面的网络只有线性连接，CNN包括卷积（convolution）操作，汇合（pooling）操作和非线性激活函数映射（即线性连接）。经典的CNN网络有Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network等

5、RNN

RNN是循环神经网络

6、激活函数

激活函数又称为非线性映射函数，将神经元的输入映射到输出。常用的激活函数包括：Sigmoid型函数、tanh(x)型函数、Relu（修正线性单元）、Leaky Relu、参数化Relu、随机化Relu和ELU（指数化线性单元）

7、目标函数

目标函数是计算预测结果和真是结果的误差。目标函数可以分为分类任务的目标函数和回归任务的目标函数

分类任务的目标函数包括：交叉熵损失函数、合页损失函数、坡道损失函数、大间隔交叉熵损失函数、中心损失函数。

回归任务的目标函数包括：L1损失函数、L2损失函数、Tukey‘s biweight损失函数。

8、优化算法

常用的网络模型优化算法包括：随机梯度下降法、基于动量的随机梯度下降法、Nesterov型动量随机下降法、Adagrad法、Adadelta法、RMSProp法、Adam法。

9、超参数

神经网络主要超参数包括：输入图像像素、学习率、正则化参数、神经网络层数、批处理大小、卷阶层参数（卷积核大小、卷积操作步长、卷积核个数）、汇合层参数（汇合核大小、汇合步长）、目标函数、优化算法、激活函数、学习周期等。

转自：https://blog.csdn.net/shayashi/article/details/82313478

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原文地址：https://www.cnblogs.com/zgang/p/11664450.html