受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine) 受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine，RBM）是一种可用随机神经网络（stochastic neural network）来解释的概率图模型（probabilistic graphical model）。RBM是Smolensky于1986年在波尔兹曼机（Boltzmann Machin ...

径向基函数网络(Radial Basis Function Network) 在数学建模领域，径向基函数网络（Radial basis function network，缩写 RBF network）是一种使用径向基函数作为激活函数的人工神经网络。 RBF神经网络是基于人脑的神经元细胞对外界反应的局部性而提出的新颖的、有效的前馈式神经网络，具有良好的局部逼近特性。它的数学理论基础成形于1985年由 ...

Hopfield网络(Hopfield Network) Hopfield神经网络是一种递归神经网络，由约翰·霍普菲尔德在1982年发明。Hopfield网络是一种结合存储系统和二元系统的神经网络。它保证了向局部极小的收敛，但收敛到错误的局部极小值（local minimum），而非全局极小（global minimum）的情况也可能发生。Hopfield网络也提供了模拟人类记忆的模型。 Hopf ...

卷积神经网络(Convolutional Neural Network) 卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。 它包括卷积层(convolutional layer)和池化层(pooling layer)。 卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高 ...

玻尔兹曼机(Boltzmann Machine) 玻尔兹曼机（Boltzmann machine）是随机神经网络和递归神经网络的一种，由杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)和特里·谢泽诺斯基(Terry Sejnowski)在1985年发明。 玻尔兹曼机是一种特殊形式的对数线性的马尔科夫随机场（Markov Random Field，MRF），即能量函数是自由变量的线性函数。 通过引入隐 ...

多层感知器(Multilayer Perceptron) 多层感知器（Multilayer Perceptron,缩写MLP）是一种前向结构的人工神经网络，映射一组输入向量到一组输出向量。MLP可以被看作是一个有向图，由多个的节点层所组成，每一层都全连接到下一层。除了输入节点，每个节点都是一个带有非线性激活函数的神经元（或称处理单元）。一种被称为反向传播算法的监督学习方法常被用来训练MLP。MLP ...

递归神经网络(Recurrent Neural Network) 递归神经网络（Recurrent neural networks，简称RNN）是一种通过隐藏层节点周期性的连接，来捕捉序列化数据中动态信息的神经网络，可以对序列化的数据进行分类。和其他前向神经网络不同，RNN可以保存一种上下文的状态，甚至能够在任意长的上下文窗口中存储、学习、表达相关信息，而且不再局限于传统神经网络在空间上的边界，可 ...

反向传播(Backpropagation) 反向传播（Backpropagation，缩写为BP）是“误差反向传播”的简称，是一种与最优化方法（如梯度下降法）结合使用的，用来训练人工神经网络的常见方法。该方法对网络中所有权重计算损失函数（Loss Function）的梯度。这个梯度会反馈给最优化方法，用来更新权值以最小化损失函数。反向传播要求有对每个输入值想得到的已知输出，来计算损失函数梯度。因此 ...

自动编码器(Autoencoder) 自动编码器(Autoencoder)是一种无监督的学习算法，主要用于数据的降维或者特征的抽取，在深度学习中，自动编码器(Autoencoder)可用于在训练阶段开始前，确定权重矩阵的初始值。 神经网络中的权重矩阵可看作是对输入的数据进行特征转换，即先将数据编码为另一种形式，然后在此基础上进行一系列学习。然而，在对权重初始化时，我们并不知道初始的权重值在训练时会 ...

人工神经网络(Artificial Neural Network) 人工神经网络 （Artificial Neural Network，ANN）简称神经网络(NN)，是基于生物学中神经网络的基本原理，在理解和抽象了人脑结构和外界刺激响应机制后，以网络拓扑知识为理论基础，模拟人脑的神经系统对复杂信息的处理机制的一种数学模型，根植于神经科学、数学、思维科学、人工智能、统计学、物理学、计算机科学以及工程 ...