神经网络能做什么？它有哪些不同的类型？

有哪些不同类型的神经网络？

神经网络的发明不仅仅是一个。有多种类型的神经网络，每种都有特定的用途。这些不同的神经网络也具有不同的复杂性阶段。第一个也是最简单的神经网络是所谓的前馈神经网络。该神经网络具有从一个输入和一个输出沿一个方向传播的信息。

第二种类型的神经网络和更广泛使用的一种称为循环神经网络。这种神经网络可以让信息在多个方向上流动。递归神经网络还具有卓越的学习能力，更多地用于更困难的任务，包括学习人的笔迹和识别特定语言。这些并不是当今唯一使用的神经网络。有卷积神经网络、Hopfield 网络等。这些神经网络中的每一个都更适合某些应用。

神经网络能做什么？

神经网络几乎可以做任何事情，但为特​​定应用选择正确的神经网络很重要。人工神经网络可以做任何事情，从生成逼真的 CGI 面孔、识别家中的入侵者并报警、驾驶自动驾驶汽车和翻译另一种语言。如果使用正确，神经网络几乎可以做任何可以想象的事情。神经网络可以通过发现数据中的模式并对它们做出反应来做到这一点。

类似于人脑的工作方式，人工神经网络从经验中学习。网络接收的数据越多，它对它的反应就越精确。这可能类似于习惯于你给他们的特定命令的智能家居助手。它拥有的经验越多，它所犯的错误就越少。

人工神经网络具有不可否认的潜力，但也伴随着挑战。人工神经网络面临的更大挑战之一是训练特定任务所需的时间。这些网络也依赖于它的用户。网络本身可以微调它的答案，但它没有一个精确的决策过程。