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神经网络需要特征提取吗
谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创
哪些神经网络可以用在图像特征提取上
BP神经网络、离散Hopfield网络、LVQ神经网络等等都可以写作猫。
1.BP(BackPropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出,是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络,是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系,而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法,通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值,使网络的误差平方和最小。
BP神经网络模型拓扑结构包括输入层(input)、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。
2.Hopfiled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(localminimum),而非全局极小(globalminimum)的情况也可能发生。Hopfiled网络也提供了模拟人类记忆的模型。
3.LVQ神经网络由三层组成,即输入层、隐含层和输出层,网络在输入层与隐含层间为完全连接,而在隐含层与输出层间为部分连接,每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接
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