深度学习及其应用的前5大神经网络模型这些算法在很大程度上依赖于人脑的工作方式。神经网络可以适应不断变化的输入以产生最佳结果，而无需重新设计输出标准。在某种程度上，这些神经网络类似于生物神经元系统。深度学习是机器学习的重要组成部分，深度学习算法是基于神经网络的。有几种神经网络架构具有不同的能力，最适合特定的应用场景。本文介绍了一些最著名的架构，尤其是深度学习架构。多层感知器多层感知器（MLP）是一类前馈人工神经网络。术语感知器特指单个神经元模型，它是大型神经网络的前身。MLP由三个主要节点层组成：输入层、隐藏层和输出层。在隐藏层和输出层中，每个节点都被视为使用非线性激活函数的神经元。MLP使用称为反向传播的监督学习技术进行训练。初始化神经网络时，为每个神经元设置权重。反向传播有助于调整神经元权重，使输出更接近预期。MLP非常适合涉及表格数据集、分类预测问题和回归预测问题的项目。卷积神经网络卷积神经网络(CNN)模型处理具有网格模式的数据，例如图像。它旨在自动学习要素的空间层次结构。CNN通常包括三种类型的层：卷积层、池化层和全连接层。卷积层和池化层执行特征提取任务，这些提取的特征通过全连接层映射到最终输出。CNN最适合图像处理。图像识别、图像分类、物体检测和人脸识别是CNN的一些应用场景。循环神经网络在循环神经网络(RNN)中，上一步的输出作为当前步骤的输入反馈。RNN中的隐藏层实现了这个反馈系统。此隐藏状态可以存储有关序列中先前步骤的一些信息。RNN中的“记忆”帮助模型记住它计算出的所有信息。反过来，它使用这些相同的参数，以便每个输入生成一个输出，从而降低参数的复杂性。RNN是使用最广泛的神经网络类型之一，主要是因为它们具有更强的学习能力和执行复杂任务（例如学习手写或语音识别）的能力。RNN适用的其他一些领域包括预测问题、机器翻译、视频标记、文本摘要，甚至音乐创作。深度信念网络深度信念网络(DBN)使用概率和无监督学习来生成输出。DBN由二元隐变量、无向层和有向层组成。DBN与其他模型的不同之处在于，每一层都按顺序进行调节，并且每一层都学习整个输入。在DBN中，每个子网的隐藏层是下一个子网的可见层。这种组合可以实现快速的逐层无监督训练过程：对比差异应用于每个子网络，从最低的可见层开始。贪心学习算法用于训练DBN。学习系统一次学习一层。因此，每一层都接收不同版本的数据，每一层都使用前一层的输出作为其输入。DBN主要应用于图像识别、视频识别和动作捕捉数据。受限玻尔兹曼机玻尔兹曼机(RBM)是一种生成式非确定性（随机）神经网络，可学习其输入集上的概率分布。RBM是浅层双层神经网络，构成深度信念网络的构建块。RBM中的第一层称为可见层或输入层，第二层称为隐藏层。它由称为节点的类似神经元的单元组成；节点跨层相互连接，但不在同一层内。RBM通常用于降维、推荐系统、主题建模等应用场景。然而，近年来，生成对抗网络（GAN）正在逐渐取代RBM。原标题：Top5NeuralNetworkModelsForDeepLearning&TheirApplications，作者：ShraddhaGoled
