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人工神经网络 的关系图
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人工神经网络
反向传播
卷积神经网络
深度学习
机器学习
感知机
Transformer
可见关系
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人工神经网络
→
深度学习
应用于
深度学习用多层神经结构学习表征；不能反推所有神经网络都属于深度学习。
人工神经网络
→
机器学习
应用于
带可训练参数的人工神经网络可作为学习模型；早期固定逻辑网络并不自动具有学习能力。
反向传播
→
人工神经网络
应用于
误差反向传播用于计算可微多层网络的训练梯度；网络结构与训练方法分别建模。
卷积神经网络
→
人工神经网络
特化
卷积神经网络用局部连接和权重共享构造特定的神经网络结构。
感知机
→
人工神经网络
特化
感知机是神经计算的一类具体模型；本节点聚焦单层分类形式。
Transformer
→
人工神经网络
特化
Transformer是以注意力为核心组织信息交互的一类神经网络架构。