一张图看懂所有神经网络

每天都会冒出新的神经网络架构,对于人工智能领域的专业人士来说,要追踪了解日新月异的新名词和架构非常费力,例如DCIGN,BiLSTM,DCGAN等等,看到让人眼花。

近日,ASIMOV Institute绘制了一张信息图,汇集了当前最流行的27种神经网络节点图,方便查阅收藏,原图如下:

neuralnetworks 神经网络结构图_副本

点评:节点图的一个弊端就是不能反映应用方式,例如Variational autoencoders(VAE)看上去与autoencoders(AE)很相似,但实际上它们的训练流程很不相同,应用方式更是大相径庭。此外,以上各种节点图的简写拼法虽然大多已经达成共识,但也有个别存在分歧,例如RNNs有时候指递归神经网络(Recursive Neural Network),但大多数时候都是指循环神经网络(Recurrent Neural Network),这还不算完,RNN在有些场合还被用来统称各种循环架构,包括LSTM、GRU甚至bidirectional variants。AE这个缩写也存在类似的问题。

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