神经网络主要类型及因应用

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目前深度学习中的神经网络种类繁多，用途各异。由于这个分支在指数增长，跟踪神经网络的不同拓扑有助于更深刻的理解。在本文中，我们将展示神经网络中最常用的拓扑结构。

图2: 感知器: 大脑中信息存储和组织的概率模型[3] | 来源: 康奈尔航空实验室的弗兰克 · 罗森布拉特标记的感知器。纽约水牛城，1960

神经网络拓扑

1. 感知器(Perceptron(P)) :

• 输入层
• 输出层

• 分类
• 编码数据库(多层感知器)
• 监控访问数据(多层感知器)

2. 前馈(Feed Forward (FF)) :

• 数据压缩
• 模式识别
• 计算机视觉
• 声纳目标识别
• 语音识别
• 手写字符识别

3.径向基网络(Radial Basis Network (RBN)) :

• 函数逼近
• 时间序列预测
• 分类
• 系统控制

4. 深度前馈(Deep Feed-forward (DFF)) :

• 数据压缩
• 模式识别
• 计算机视觉
• 心电图噪声滤波
• 金融预测

5. 循环神经网络(Recurrent Neural Network (RNN)):

• 机器翻译
• 机器人控制
• 时间序列预测
• 语音识别
• 语音合成
• 时间序列异常检测
• 节奏学习
• 音乐创作

6. 长/短期记忆(Long / Short Term Memory (LSTM)) :

• 语音识别
• 写作识别

7. 门控循环单位(Gated Recurrent Unit (GRU)):

• 复调音乐模型
• 语音信号建模
• 自然语言处理

8. 自动编码器(Auto Encoder (AE)) :

• 编码器: 转换输入数据到低维
• 解码器: 重构压缩数据

• 分类
• 聚类
• 特征压缩

9. 变分自动编码器(Variational Autoencoder (VAE)) :

• 在句子之间插入
• 图像自动生成

10. 去噪自动编码器(Denoising Autoencoder (DAE) ：

• 特征提取
• 降维

11. 稀疏自动编码器(Sparse Autoencoder (SAE)) :

• 特征提取
• 手写数字识别

12. 马尔可夫链(Markov Chain (MC)) :

• 信件
• 数字
• 天气情况
• 棒球比分
• 股票表现

• 语音识别
• 信息及通讯系统
• 排队论
• 统计学

13. 霍菲特网络(Hopfield Network (HN)):

• 优化问题
• 图像检测与识别
• 医学图像识别
• 增强 X 射线图像

14. 波茨曼机(Boltzmann Machine (BM)):

应用：

• 降维
• 分类
• 回归
• 协同过滤
• 特征学习

15. 受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine (RBM)):

• 过滤
• 特征学习
• 分类
• 风险检测
• 商业及经济分析

16.深度信念网络(Deep Belief Network (DBN)) :

• 检索文件/图像
• 非线性降维

17. 深度卷积网络(Deep Convolutional Network (DCN)) :

应用:

• 识别面部，街道标志，肿瘤
• 图像识别
• 视频分析
• 自然语言处理
• 异常检测
• 药物发现
• 跳棋游戏
• 时间序列预测

18.反卷积神经网络(Deconvolutional Neural Networks (DN)) :

• 图像超分辨率
• 图像的表面深度估计
• 光流估计

19. 深度卷积逆图形网络(Deep Convolutional Inverse Graphics Network (DC-IGN)) :

• 人脸处理

20. 生成对抗网络(Generative Adversarial Network (GAN)) :

• 创造新的人体姿势
• 照片变Emoji
• 面部老化
• 超分辨率
• 服装变换
• 视频预测

21. 液态机(Liquid State Machine (LSM)):

• 语音识别
• 计算机视觉

22. 极限学习机(Extreme Learning Machine (ELM)):

• 基于梯度算法学习速度慢
• 迭代调优所有参数

• 分类
• 回归
• 聚类
• 稀疏逼近
• 特征学习

23. 回声状态网络(Echo State Network (ESN)) :

• 时间序列预测
• 数据挖掘

24.深度残差网络(Deep Residual Network (DRN)) :

• 图像分类
• 目标检测
• 语义分割
• 语音识别
• 语言识别

25. Kohonen网络(Kohonen Networks (KN) ):

• 矩形网格拓扑
• 六边形网格拓扑

应用：

• 降维
• 水质评价与预测
• 沿岸水资源管理

26. 支持向量机(Support Vector Machines (SVM)):

• 人脸检测
• 文本分类
• 分类
• 生物信息学
• 手写识别

27. 神经图灵机(Neural Turing Machine (NTM)) :

• 神经网络控制器
• 记忆库

• 机器人
• 制造人造大脑

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