Funciones de la red clásica Ji Thu 01 del Sutra de la cosecha
Las funciones de Fengnianjingji01 Classic Network son las siguientes:
Integrar información económica en Internet. Proporcionar información oportuna, detallada y precisa. Satisfacer las necesidades de información económica personalizada de los usuarios. Proporcionar función de recomendación personalizada. Proporciona funcionalidad de búsqueda. Proporciona funciones de recopilación y uso compartido.
El contenido relevante de la red clásica es el siguiente:
1. Red neuronal feedforward: la red neuronal feedforward es el modelo de red neuronal más simple. Consta de una capa de entrada. capa oculta y una capa de salida. En una red neuronal feedforward, la información fluye desde la capa de entrada a la capa oculta y luego desde la capa oculta a la capa de salida. Cada nodo representa una neurona y cada neurona recibe información de la capa anterior y la multiplica por su propio peso.
2. Red neuronal de retropropagación: la red neuronal de retropropagación es una versión mejorada de la red neuronal de avance. En una red neuronal de retropropagación, los pesos se ajustan en función de la diferencia entre la salida y la salida deseada para mejorar la calidad de la salida en la siguiente alimentación. El algoritmo de retropropagación utiliza el descenso de gradiente para minimizar la función de pérdida y así actualizar los pesos.
3. Red neuronal recurrente: La red neuronal recurrente es un modelo de red neuronal con conexiones recurrentes. A diferencia de las redes neuronales de avance, las redes neuronales recurrentes recuerdan las entradas anteriores y las combinan con la entrada actual. Las redes neuronales recurrentes tienen dependencias a largo plazo y capacidades de procesamiento de secuencias, y pueden aplicarse a tareas como datos de series temporales y procesamiento de lenguaje natural.
4. Red neuronal convolucional: la red neuronal convolucional es un modelo de red neuronal especialmente utilizado para procesar datos de imágenes. En una red neuronal convolucional, la imagen de entrada se descompone en muchos bloques de píxeles pequeños y cada bloque de píxeles se convoluciona con un núcleo de convolución para extraer las características del bloque de píxeles. La capa convolucional de la red neuronal convolucional puede aprender automáticamente características de la imagen, como bordes, texturas, etc.
5. Red neuronal totalmente conectada: La red neuronal totalmente conectada es un modelo de red neuronal común que consta de una capa de entrada, una capa oculta y una capa de salida. siguiente capa. Todos los nodos de la capa están conectados. La ventaja de las redes neuronales totalmente conectadas es que son fáciles de entrenar e implementar y son adecuadas para datos estructurados como datos tabulares y datos de texto.