机器学习 - 人工神经网络

人工神经网络的想法源自人脑中的神经网络。人脑确实很复杂。通过仔细研究大脑，科学家和工程师提出了一种适合我们的二进制计算机数字世界的架构。下图显示了一种这样的典型架构 -

有一个输入层，有许多传感器从外界收集数据。在右侧，我们有一个输出层，它为我们提供网络预测的结果。在这两者之间，隐藏着几层。每个附加层都会进一步增加网络训练的复杂性，但在大多数情况下会提供更好的结果。我们现在将讨论几种设计的架构类型。

人工神经网络架构

下图显示了一段时间内开发并目前已投入实践的几种人工神经网络架构。

来源：

每种架构都是针对特定类型的应用程序开发的。因此，当您将神经网络用于机器学习应用程序时，您将必须使用现有架构之一或设计自己的架构。您最终决定的应用程序类型取决于您的应用程序需求。没有单一的指南告诉您使用特定的网络架构。