神经网络算法分为哪三大类？神经网络算法的基本原理介绍

神经网络算法分为哪三大类？

三大类神经网络算法：CNN（卷积神经网络）、RNN（循环神经网络）、Transformer（注意力机制）。除此之外还有MLP（多层感知机、全连接神经网络），因为在这三个模型架构上都会使用MLP层，所以就不把MLP单独分为一类了。

神经网络算法的基本原理介绍

神经网络的基本原理是：每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值（并结合其他信息值），最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调整，最后用激励函数把输出值标准化。基本上，神经网络是由一层一层的不同的计算单位连接起来的。我们把计算单位称为神经元，这些网络可以把数据处理分类，就是我们要的输出。