前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于？圖像檢測(cè)，圖像識(shí)別。在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通常通過構(gòu)造RBF網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理。常見的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括感知器網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)（徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）（1）感知器網(wǎng)絡(luò)：又稱感知器網(wǎng)

前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于？

圖像檢測(cè)，圖像識(shí)別。在前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，通常通過構(gòu)造RBF網(wǎng)絡(luò)來(lái)處理。

常見的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括感知器網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、RBF網(wǎng)絡(luò)（徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）

（1）感知器網(wǎng)絡(luò)：又稱感知器網(wǎng)絡(luò)，主要用于模式分類，也可以作為學(xué)習(xí)控制和基于模式分類的多模態(tài)控制；（2）返回傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一種基于sigmoid函數(shù)的簡(jiǎn)單的權(quán)值反向傳播調(diào)整策略。它可以實(shí)現(xiàn)從輸入到輸出的任何非線性函數(shù)；

深度學(xué)習(xí)和普通的機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？

關(guān)系可以通過繪圖看到。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要領(lǐng)域之一，而深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支。深度學(xué)習(xí)之所以近年來(lái)流行起來(lái)，是因?yàn)樗黄屏藗鹘y(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)法解決的一些問題。

機(jī)器學(xué)習(xí)的意義在于代替人工完成重復(fù)性工作，識(shí)別出統(tǒng)一的規(guī)則（模式）。但是對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，特征提取的難度不?。ㄌ卣骺梢允窍袼亍⑽恢?、方向等）。特征的準(zhǔn)確性將在很大程度上決定大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的性能。為了使特征準(zhǔn)確，在特征工程部分需要大量的人力來(lái)調(diào)整和改進(jìn)特征。完成這一系列工作的前提是，數(shù)據(jù)集中所包含的信息量是充分的，并且易于識(shí)別。如果不滿足這一前提，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法將在信息的雜亂中失去其性能。深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用正是基于這個(gè)問題。它的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)使它能夠在雜波中學(xué)習(xí)，自動(dòng)發(fā)現(xiàn)與任務(wù)相關(guān)的特征（可以看作是自發(fā)學(xué)習(xí)的特征工程），并提取高級(jí)特征，從而大大減少了特征工程部分任務(wù)所花費(fèi)的時(shí)間。

另一個(gè)明顯的區(qū)別是他們對(duì)數(shù)據(jù)集大小的偏好。傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)在處理規(guī)則完備的小規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)出良好的性能，而深度學(xué)習(xí)則表現(xiàn)不好。隨著數(shù)據(jù)集規(guī)模的不斷擴(kuò)大，深度學(xué)習(xí)的效果會(huì)逐漸顯現(xiàn)出來(lái)，并變得越來(lái)越好。對(duì)比如下圖所示。