不同的人工神经网络模型各有什么作用

发布网友发布时间：2022-05-02 15:27

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热心网友时间：2022-06-20 15:59

人工神经网络的优点
人工神经网络是崭新且令人兴奋的研究领域，它有很大的发展潜力，但也同时遭受到一些尚未克服的困难。其优点可列举如
1.可处理噪声:一个人工神经网络补训练完成后，即便输入的数据中有部分遗失，它仍然有能力辨认样本。

2.不易损坏:因为人工神经网络以分布式的方法来表示数据，所以当某些单元损坏时，它依然可以正常地工作

3.可以平行处理。
4.可以学习新的观念。
5.为智能机器提供了一个较合理的模式。
6.已经被成功地运用在某些以一般传统方法很难解决的问题上，如某些视觉问题。
7.有希望实现联合内存。
8.它提供了一个工具，来模拟并探讨人脑的功能

热心网友时间：2022-06-20 15:59

人工神经网络（Long-Short Term Memory,LSTM）论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。
LSTM的表现通常比时间递归神经网络及隐马尔科夫模型（HMM）更好，比如用在不分段连续手写识别上。2009年，用LSTM构建的人工神经网络模型赢得过ICDAR手写识别比赛冠军。LSTM还普遍用于自主语音识别，2013年运用TIMIT自然演讲数据库达成17.7%错误率的纪录。作为非线性模型，LSTM可作为复杂的非线性单元用于构造更大型深度神经网络