摘要:前馈神经网络是一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。是目前应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络之一。研究从20世纪6[阅读全文]

摘要:在深度学习中，卷积神经网络（CNN或ConvNet）是一类深度神经网络，最常用于分析视觉图像。[阅读全文]

摘要:循环神经网络（RNN）是一类神经网络，其中节点之间的连接形成一个有向图沿着序列。这允许它展示时间序列的时间动态行为。与前馈神经网络不同，RNN可以使用其内部状态（存储器）来处理输入序列。这使它们适用于诸[阅读全文]

摘要:生成对抗网络（GAN）是一类用于无监督机器学习的人工智能算法，由在零和游戏框架中相互竞争的两个神经网络系统实现。[阅读全文]