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- 有哪些常用的神经网络模型？ - 知乎
本文从神经网络模型的基本类别出发，介绍经典的DNN、CNN、LSTM、ResNet等网络模型，并探讨了模型结构设计的一些要点。 一般的，神经网络模型基本结构按信息输入是否反馈，可以分为两种：前馈神经网络和反馈神经网络。 1 1 前馈神经网络 前馈神经网络（Feedforward Neural Network）中，信息从输入层
- 神经网络是如何分层的？有哪些参考的点？都有哪些模型？每个层的模型特点是什么？ - 知乎
神经网络的分层结构是根据网络的设计和任务要求来组织和划分的。每一层都执行特定的功能，并在数据接收、转换和传递的过程中逐步提取越来越抽象的特征。这里，我将介绍一些常见的神经网络层类型及其特点： 1 ： 输入层是网络的第一层，它接收原始数据，如图像的像素值、语音信号的波形
- 有哪些好看的CNN模型画法？ - 知乎
大家好，我是 K同学啊！ 你是否一直在关注不同的卷积神经网络 (CNN)？ 近年来，我们见证了无数CNN的诞生。 这些网络已经变得如此之深，以至于很难将整个模型可视化。 我们不再跟踪它们，而是将它们视为黑盒模型。 这篇文章是 10 种常见CNN 架构的可视化。
- 循环神经网络详解（RNN LSTM GRU） - 知乎
1 RNN循环神经网络 RNN（Recurrent Neural Network）是一种循环神经网络，用于处理序列数据。 与传统的前馈神经网络不同，RNN具有循环连接，使得它可以在处理序列时保持一种记忆状态。
- 为什么神经网络模型量化的时候都没有详细的描述对偏置bias的处理? - 知乎
为什么神经网络模型量化的时候都没有详细的描述对偏置bias的处理? 找了几篇神经网络量化算法相关的论文，发现通篇都是对权重如何处理，没有对偏置的处理，希望大佬能够讲解一下，量化过程中对偏置如何处理 显示全部 关注者 7
- 那些年6大经典CV神经网络模型 - 知乎
在这个网络架构中，研究人员们不仅加深了网络深度（GoogleNet包含22个层，而VGG网络只有19个层），还研究出了一个叫做“Inception模块”的新方法。 如上图所示，这个架构与我们之前看到的有序性架构相比，发生了巨大的改变。
- 从神经科学到人工智能（十四）- 神经元的网络模型
我们可以用之前建立的单个神经元模型，如Hodgekin-Huxley模型为基础建立神经元之间连接的网络，实际中有很多团队如欧洲脑科学研究项目组就是这样做的，这样可以基本精确地复制出实际的生物神经元网络并以此为模型研究它的真实特性，但这种模型太复杂了
- 图神经网络：方法与应用综述 - 知乎
我们对现有的图神经网络模型进行了详细的回顾。 我们提出了一个通用的设计流程，并讨论了每个模块的变体。 本文还介绍了GNN模型的理论研究和实证分析。 我们系统地将应用进行分类，分成了结构化（structural）场景和非结构化（non-structural）场景。
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