深度神经网络

1、M-P神经元模型:输出通过激活函数获得值1或0

2、感知机模型:可改变输入信号的参数,不能学习异或(不可能找到一条直线把两种类分开)。

3、分布式表示:一个传统的神经网络学习几种特征。复杂的神经网络分为简单的小的局部模型,再进行组合。

4、反向传播算法、长短记忆网络

5、深度信念网络:每一层分别预训练好,再根据输入的信号进行调整。

6、深度神经网络

前馈神经网络:

深度神经网络_第1张图片

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