什么是神经网络

什么是神经网络

什么是神经网络?CNN、RNN、GNN,这么多的神经网络,有什么区别和联系?

既然我们的目标是打造人工智能,拥有智慧的大脑无疑是最好的模仿对象,人脑中有约860亿个神经元,这被认为是我们能够思考的原因,神经元由一个细胞体和很多突触组成,能处理电信号,并将他们传递到该去的地方。

仿照人脑神经元的结构和工作原理,人们构建了神经网络,一个由结点连接而成的大网,我们同样会称呼这些结点为神经元,不过它是一个抽象概念,大部分时间都被用来存储数字,神经突触则被抽象为有权重的连接,决定了数字将如何改变,以及传递给哪些神经元。

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神经网络是如何工作的,以识别物体为例,人的视觉存在一定的模式,我们看到一个苹果并能认出它,是因为视网膜接收到了光线并把它转换为电信号,再由神经元从中找出颜色、方向、边缘、材质等信息,最终让大脑给出了苹果的答案。

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神经网络也是如此,它被构建为层层堆叠的样子,其中输入层就像是视网膜,将图像转换为网络可以理解的内容,比如每个像素的灰度,隐含层中的每一层试图认出一部分特征,最终经过一系列的计算,输出层会给我们答案。

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改造其中一部分组成,就有了各种类型的神经网络。

  1. 把输入的内容从图片语音换成图,就是图神经网络GNN
  2. 把网络中的神经元换成打包的神经元,就是胶囊网络CAPSNET
  3. 使用卷积对图像等数据进行处理,就是卷积神经网络CNN
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