大数据分析--人工智能算法
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
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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
参考
- ^M. Zhao, S. Zhong, X. Fu, B. Tang, M. Pecht, Deep residual shrinkage networks for fault diagnosis, IEEE Transactions on Industrial Informatics, vol. 16, no. 7, pp. 4681-4690, 2020. https://ieeexplore.ieee.org/document/8850096
- ^代码 https://github.com/zhao62/Deep-Residual-Shrinkage-Networks
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