几种神经网络经典模型综述

文献类型： 中文期刊

第一作者： 黄东瑞

作者： 黄东瑞;毛克彪;郭中华;徐乐园;胡泽民;赵瑞

作者机构：

关键词： 深度学习;卷积神经网络(CNN);循环神经网络(RNN);生成对抗网络(GAN);图神经网络(GNN)

期刊名称： 高技术通讯

ISSN： 1002-0470

年卷期： 2023 年 33 卷 008 期

页码： 860-871

收录情况： EI ; 北大核心 ; CSCD

摘要： 近年来深度学习在众多领域都有突出表现并展现出巨大应用潜力.神经网络模型是深度学习的重要载体,因此有必要对其进行深入分析.然而神经网络模型发展至今,呈现出种类多样化、应用专有化等特点,例如有用于目标检测的YOLO系列模型、机器翻译的Transformer系列模型等.本文试图通过对几种主要神经网络经典模型的剖析,找到一条了解深度学习的高效路径.本文首先对深度学习的发展进行概述;然后分别对卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)、图神经网络(GNN)从模型介绍、原理分析、网络训练、模型改进方面进行详细阐述;最后对上述神经网络模型进行总结并对深度学习未来发展进行展望.

分类号： TP183

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