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人工神经网络应该是一类无法回避的机器学习算法,现在也是最热门的,有很多不同的网络结构。
首先,全连接的神经网络是一种非常传统的模型,其相邻层的神经元两两之间都是连接的。
全连接神经网络
相较于全连接神经网络,卷积神经网络采用了卷积层,减少了参数的数量。
卷积神经网络
在卷积神经网络的基础上,何恺明等人提出了残差网络,通过引入跨层连接,降低了训练难度。
残差网络
最后,残差收缩网络[1][2]又是残差网络的一种改进,通过采用软阈值化,减轻了噪声的影响。
(面向强噪、高冗余数据的)残差收缩网络
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