机器学习工程师需要知道的 7 种人工神经网络

神经网络是机器学习中使用的网络，其工作方式类似于人类神经系统。 它被设计为像人类大脑一样运作，许多事物以各种方式连接起来。 人工神经网络在传统计算机表现不佳的领域有广泛的应用。 用于计算模型的人工神经网络有很多种。

一组参数和数学运算决定了用于获得结果的神经网络的类型。 在这里，我们将讨论机器学习中的一些关键神经网络类型：

机器学习中的 7 大人工神经网络

1. 模块化神经网络

在这种类型的神经网络中，许多独立的网络共同对结果做出贡献。 这些神经网络中的每一个都执行和构建了许多子任务。 与其他神经网络相比，这提供了一组独特的输入。 这些神经网络之间没有信号交换或交互来完成任何任务。

通过这些模块化网络解决问题时，问题的复杂性很容易降低，因为它们将相当大的计算过程完全分解为小组件。 当连接的数量被分解时，计算速度也得到了提高，并减少了神经网络相互交互的需要。

处理的总时间还取决于神经元参与结果计算以及该过程涉及多少神经元。 模块化神经网络 (MNN) 是人工智能发展最快的领域之一。

2. 前馈神经网络——人工神经元

神经网络中的信息向一个方向传播，是最纯粹的人工神经网络形式。 这种神经网络可以有隐藏层，数据通过输入节点进入，通过输出节点退出。 在这个神经网络中使用了分类激活函数。 没有反向传播，只允许前向传播波。

前馈神经网络有很多应用，例如语音识别和计算机视觉。 维护这些类型的神经网络更容易，并且对嘈杂的数据也具有出色的响应能力。

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3.径向基函数神经网络

RBF的功能有两层。 这些用于考虑中心相对于点的距离。 在第一层中，内层的特征与径向基函数相结合。 在下一步中，考虑该层的输出以在下一次迭代中计算相同的输出。 径向基函数的应用之一可以在电力恢复系统中看到。 停电后需要尽快可靠地恢复供电。

4. Kohonen 自组织神经网络

在这个神经网络中，向量从任意维度输入到离散映射。 组织的训练数据是通过训练地图创建的。 地图上可能有一个或两个维度。 神经元的权重可能会根据值发生变化。

神经元的位置在训练地图时不会改变，并且会保持不变。 在自组织过程的第一阶段，每个神经元值都被赋予输入向量和小的权重。 获胜神经元是最接近该点的神经元。 其他神经元也将与第二阶段的获胜神经元一起开始向该点移动。

获胜的神经元将具有最小的距离，欧几里得距离用于计算神经元与点之间的距离。 每个神经元代表每一种聚类，所有点的聚类将通过迭代发生。

Kohonen 神经网络的主要应用之一是识别数据模式。 它还用于医学分析，以更准确地对疾病进行分类。 分析数据中的趋势后，将数据聚类为不同的类别。

5.循环神经网络（RNN）

循环神经网络的原理是将一层的输出再次反馈回输入。 这个原则有助于预测层的结果。 在计算过程中，每个神经元都会充当一个记忆细胞。 神经元在进入下一个时间步时会保留一些信息。

它被称为循环神经网络过程。 稍后要使用的数据将被记住，下一步的工作将在此过程中继续进行。 预测将通过纠错得到改善。 在纠错中，会进行一些更改以创建正确的预测输出。 学习率是网络从错误预测中做出正确预测的速度。

循环神经网络有很多应用，其中之一就是将文本转换为语音的模型。 循环神经网络是为监督学习而设计的，不需要任何教学信号。

6. 卷积神经网络

在这种类型的神经网络中，最初将可学习的偏差和权重赋予神经元。 图像处理和信号处理是其在计算机视觉领域的一些应用。 它已经接管了 OpenCV。

这些图像被部分记住以帮助网络进行计算操作。 通过批量输入特征来识别照片。 在计算过程中，图像从 HSI 或 RGB 尺度转换为灰度。 在图像转换后，将图像分类为各种类别。 通过找出像素值的变化来检测边缘。

ConvNet中使用了图像分类和信号处理技术。 对于图像分类，卷积神经网络具有非常高的准确度。 这也是卷积神经网络主导计算机视觉技术的原因。 预测土地面积未来的产量和增长是卷积神经网络在天气和农业特征中的其他应用。

7. 长期/短期记忆

Schmidhuber 和 Hochreiter 在 1997 年建立了一个称为长短期记忆网络 (LSTM) 的神经网络。 它的主要目标是在明确定义的记忆单元中长时间记住事物。 以前的值存储在存储单元中，除非通过“忘记门”告知要忘记这些值。

新的东西通过“输入门”添加到记忆单元，并沿着由“输出门”决定的向量从单元传递到下一个隐藏状态。 原始音乐的创作、莎士比亚的写作或学习复杂的序列是 LSTM 的一些应用。

结论

这些是用于为人工智能和机器学习提供动力的不同类型的神经网络。 我们希望这篇文章对神经网络和用于 ML 的类型有所了解。

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