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自己做百度网站,北京网站关键词排名公司,个人网页在线制作,seo推广优化费用1 Feed forward neural networks (FF or FFNN) and perceptrons (P) 前馈神经网络和感知机#xff0c;信息从前#xff08;输入#xff09;往后#xff08;输出#xff09;流动#xff0c;一般用反向传播#xff08;BP#xff09;来训练。算是一种监督学习。 对应的代…1 Feed forward neural networks (FF or FFNN) and perceptrons (P) 前馈神经网络和感知机信息从前输入往后输出流动一般用反向传播BP来训练。算是一种监督学习。 对应的代码https://github.com/danijar/layered https://github.com/civisanalytics/muffnn 2 Radial basis function (RBF) 径向基函数网络是一种径向基函数作为激活函数的FFNNs前馈神经网络。 对应的代码https://github.com/eugeniashurko/rbfnnpy 3 Hopfield network (HN) Hopfield网络是一种每个神经元都跟其它神经元相连接的神经网络。 对应的代码https://github.com/yosukekatada/Hopfield_network 4 Markov chains (MC or discrete time Markov Chain, DTMC) 马尔可夫链 或离散时间马尔可夫链算是BMs和HNs的雏形。 对应的代码Markov chainshttps://github.com/jsvine/markovify DTMChttps://github.com/AndrewWalker/dtmc 6 Restricted Boltzmann machines (RBM) 受限玻尔兹曼机和玻尔兹曼机以及Hopfield网络都比较类似。 对应的代码https://github.com/echen/restricted-boltzmann-machines 7 Autoencoders (AE) 自动编码和FFNN有些类似它更像是FFNN的另一种用法而不是本质上完全不同的另一种架构。 对应的代码https://github.com/caglar/autoencoders/blob/master/ae.py 8 Sparse autoencoders (SAE) 稀疏自动编码跟自动编码在某种程度比较相反。 对应的代码https://github.com/caglar/autoencoders/blob/master/sa.py 9 Variational autoencoders (VAE) 变分自动编码和AE架构相似不同的是输入样本的一个近似概率分布。这使得它跟BM、RBM更相近。 对应的代码https://github.com/mattjj/svae 10 Denoising autoencoders (DAE) 去噪自动编码也是一种自编码机它不仅需要训练数据还需要带噪音的训练数据。对应对应的代码https://github.com/caglar/autoencoders/blob/master/da.py 11 Deep belief networks (DBN 深度信念网络由多个受限玻尔兹曼机或变分自动编码堆砌而成。 对应的代码https://github.com/albertbup/deep-belief-network 12 Convolutional neural networks (CNN or deep convolutional neural networks, DCNN) 卷积神经网络 对应的代码 CNNhttps://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/blob/master/models/model_CNN.py DCNNhttps://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/blob/master/models/model_DeepCNN.py 13 Deconvolutional networks (DN) 去卷积网络又叫逆图形网络是一种逆向的卷积神经网络。 对应的代码https://github.com/ifp-uiuc/anna 14Deep convolutional inverse graphics networks (DCIGN) 深度卷积逆向图网络实际上是VAE且分别用CNN、DNN来作编码和解码。 对应的代码https://github.com/yselivonchyk/TensorFlow_DCIGN 15 Generative adversarial networks (GAN) 生成对抗网络Goodfellow的封神之作 对应的代码https://github.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks 16 Recurrent neural networks (RNN) 循环神经网络这个更不用解释做语音、NLP的没有人不知道甚至非AI相关人员也知道。 对应的代码https://github.com/farizrahman4u/recurrentshop 17 Long / short term memory (LSTM) 长短期记忆网络RNN的变种解决梯度消失/爆炸的问题也不用解释这几年刷爆各大顶会。 对应的代码https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/blob/master/models/model_LSTM.py 18 Gated recurrent units (GRU) 门循环单元类似LSTM的定位算是LSTM的简化版。 对应的代码https://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/blob/master/models/model_GRU.py 19 Neural Turing machines (NTM) 神经图灵机LSTM的抽象以窥探LSTM的内部细节。具有读取、写入、修改状态的能力。 对应的代码https://github.com/MarkPKCollier/NeuralTuringMachine 20 Bidirectional recurrent neural networks, bidirectional long / short term memory networks and bidirectional gated recurrent units (BiRNN, BiLSTM and BiGRU respectively) 双向循环神经网络、双向长短期记忆网络和双向门控循环单元把RNN、双向的LSTM、GRU双向不再只是从左到右而是既有从左到右又有从右到左。 对应的代码 BiLSTMhttps://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/blob/master/models/model_BiLSTM.py BiGRUhttps://github.com/bamtercelboo/cnn-lstm-bilstm-deepcnn-clstm-in-pytorch/blob/master/models/model_BiGRU.py 21 Deep residual networks (DRN) 深度残差网络是非常深的FFNN它可以把信息从某一层传至后面几层通常2-5层。 对应的代码https://github.com/KaimingHe/deep-residual-networks 22 Echo state networks (ESN) 回声状态网络是另一种不同类型的循环网络。 对应的代码https://github.com/m-colombo/Tensorflow-EchoStateNetwork 23 Extreme learning machines (ELM) 极限学习机本质上是随机连接的FFNN。 对应的代码https://github.com/dclambert/Python-ELM 24 Liquid state machines (LSM) 液态机跟ESN类似区别是用阈值激活函数取代了sigmoid激活函数。 对应的代码https://github.com/kghose/Liquid 25 Support vector machines (SVM) 支持向量机入门机器学习的人都知道 对应的代码https://github.com/ajtulloch/svmpy 26 Kohonen networks (KN, also self organising (feature) map, SOM, SOFM) Kohonen 网络也称之为自组织特征映射。 对应的代码KN/SOMhttps://github.com/mljs/som
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