深度神經網絡主要模型,深度神經網絡預測模型

目前深度學習的模型有哪幾種适用于哪些問題？

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核心有幾個卷積神經網絡CNN，用來做圖像處理的循環神經網絡RNN，用來處理帶順序關系的資料對抗生成網絡GAN，是一種機率生成模型transformer注意力模型，用來做序列到序列計算的更多的是他們的變種。

數不清。

目前深度學習的模型有哪幾種，适用于哪些問題

AI愛發貓。

AlphaGo依靠精确的專家評估系統（valuenetwork）:專家系統是一個智能計算機程式系統，其内部含有大量的某個領域專家水準的知識與經驗，能夠利用人類專家的知識和解決問題的方法來處理該領域問題。

基于海量資料的深度神經網絡（policynetwork）:多層的好處是可以用較少的參數表示複雜的函數。在監督學習中，以前的多層神經網絡的問題是容易陷入局部極值點。

如果訓練樣本足夠充分覆寫未來的樣本，那麼學到的多層權重可以很好的用來預測新的測試樣本。

但是很多任務難以得到足夠多的标記樣本，在這種情況下，簡單的模型，比如線性回歸或者決策樹往往能得到比多層神經網絡更好的結果。非監督學習中，以往沒有有效的方法構造多層網絡。

多層神經網絡的頂層是底層特征的進階表示，比如底層是像素點，上一層的結點可能表示橫線，三角；而頂層可能有一個結點表示人臉。

傳統的人工智能方法蒙特卡洛樹搜尋的組合:是一種人工智能問題中做出最優決策的方法，一般是在組合博弈中的行動（move）規劃形式。它結合了随機模拟的一般性和樹搜尋的準确性。

主流的深度學習模型有哪些？

深度學習有人了解嗎，可以介紹一下嗎？

深度學習是學習樣本資料的内在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的資訊對諸如文字，圖像和聲音等資料的解釋有很大的幫助。它的最終目标是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識别文字、圖像和聲音等資料。

深度學習是一個複雜的機器學習算法，在語音和圖像識别方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術，主要涉及三類方法：[2](1)基于卷積運算的神經網絡系統，即卷積神經網絡(CNN)。

[2](2)基于多層神經元的自編碼神經網絡，包括自編碼(Autoencoder)以及近年來受到廣泛關注的稀疏編碼兩類(SparseCoding)。

[2](3)以多層自編碼神經網絡的方式進行預訓練，進而結合鑒别資訊進一步優化神經網絡權值的深度置信網絡(DBN)。

差別于傳統的淺層學習，深度學習的不同在于：[4](1)強調了模型結構的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隐層節點；[4](2)明确了特征學習的重要性。

也就是說，通過逐層特征變換，将樣本在原空間的特征表示變換到一個新特征空間，進而使分類或預測更容易。與人工規則構造特征的方法相比，利用大資料來學習特征，更能夠刻畫資料豐富的内在資訊。

典型的深度學習模型有卷積神經網絡(convolutionalneuralnetwork)、DBN和堆棧自編碼網絡(stackedauto-encodernetwork)模型等。

AlphaGo 用了哪些深度學習的模型

AlphaGo用了一個深度學習的模型：卷積神經網絡模型。阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程式。其主要工作原理是“深度學習”。“深度學習”是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。

一層神經網絡會把大量矩陣數字作為輸入，通過非線性激活方法取權重，再産生另一個資料集合作為輸出。

這就像生物神經大腦的工作機理一樣，通過合适的矩陣數量，多層組織連結一起，形成神經網絡“大腦”進行精準複雜的處理，就像人們識别物體标注圖檔一樣。

擴充資料：阿爾法圍棋用到了很多新技術，如神經網絡、深度學習、蒙特卡洛樹搜尋法等，使其實力有了實質性飛躍。

美國臉書公司“黑暗森林”圍棋軟體的開發者田淵棟在網上發表分析文章說，阿爾法圍棋系統主要由幾個部分組成：一、政策網絡（PolicyNetwork），給定目前局面，預測并采樣下一步的走棋；二、快速走子（Fastrollout），目标和政策網絡一樣，但在适當犧牲走棋品質的條件下，速度要比政策網絡快1000倍；三、價值網絡（ValueNetwork），給定目前局面，估計是白勝機率大還是黑勝機率大；四、蒙特卡洛樹搜尋（MonteCarloTreeSearch），把以上這三個部分連起來，形成一個完整的系統。

參考資料來源：百度百科-阿爾法圍棋（圍棋機器人）百度百科-深度學習。

圖像識别深度學習用的模型有哪些

圖像識别，是指利用計算機對圖像進行處理、分析和了解，以識别各種不同模式的目标和對像的技術。

一般工業使用中，采用工業相機拍攝圖檔，然後再利用軟體根據圖檔灰階差做進一步識别處理，圖像識别軟體國外代表的有康耐視等，國内代表的有圖智能等。另外在地理學中指将遙感圖像進行分類的技術。

常見的深度學習算法主要有哪些？

深度學習常見的3種算法有：卷積神經網絡、循環神經網絡、生成對抗網絡。

卷積神經網絡(ConvolutionalNeuralNetworks,CNN)是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡(FeedforwardNeuralNetworks)，是深度學習的代表算法之一。

循環神經網絡(RecurrentNeuralNetwork,RNN)是一類以序列資料為輸入，在序列的演進方向進行遞歸且所有節點(循環單元)按鍊式連接配接的遞歸神經網絡。

生成對抗網絡(GAN,GenerativeAdversarialNetworks)是一種深度學習模型，是最近兩年十分熱門的一種無監督學習算法。