bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別？BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是ANN甩漿神經(jīng)中的一種，具體方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功穿駭扁較壯記憋席鉑蘆能不經(jīng)不同，可比起來AN

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別？

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是ANN甩漿神經(jīng)中的一種，具體方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功穿駭扁較壯記憋席鉑蘆能不經(jīng)不同，可比起來ANN的主要功能是模式識別和分類訓(xùn)練。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的意義？

BP(backpropagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McClelland為首者的科學(xué)家提出的概念，是一種遵循誤差分步傳播算法訓(xùn)練的多層自適應(yīng)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有任意復(fù)雜的模式分類能力和品種優(yōu)良的四維一體函數(shù)映射能力，能解決了很簡單感應(yīng)能力器又不能可以解決的異或(Exclusive有.，XOR)和一些其他問題。從結(jié)構(gòu)上講，BP網(wǎng)絡(luò)本身然后輸入層、封印層和輸出層；從本質(zhì)上講，BP算法應(yīng)該是以網(wǎng)絡(luò)誤差平方為目標(biāo)函數(shù)、需要梯度下降法來計(jì)算目標(biāo)函數(shù)的最小值。

什么是3D卷積？3D卷積和2D卷積有何區(qū)別？

1D卷積是對唯有一個維度的時間序列提純特征，例如信號、股價、天氣、文本等等。其它的2D卷積是其他提取的單張靜態(tài)圖像的空間特征，同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加強(qiáng)之后在圖像的分類、檢測檢測等任務(wù)上拿到了挺好的效果?？墒菍σ曨l，即多幀圖像就束手無措了，是因?yàn)?D卷積就沒決定到圖像之間的時間維度上的物體運(yùn)動信息，即光影場。因此，目的是也能對視頻接受特征，以便為了分類等任務(wù)，就提出了3D卷積，在卷積核中加入時間維度。下圖就很不錯的那說明了2D卷積和3D卷積之間的差異。

下面就更加細(xì)致的介紹不同維度卷積之間的差別，下圖是tensorflow中差別卷積中再輸入數(shù)據(jù)的大小包括各個維度所意思是的含義。

無論是何地卷積，他們都具備卷積層操作所給了的優(yōu)勢：

1.互相訪問權(quán)重也讓要怎么學(xué)習(xí)的參數(shù)有所減少了；

2.都能夠很好的提取出數(shù)據(jù)局部特征，以及隨著卷積層數(shù)的增加，能感受到野的擴(kuò)大，所能分離提取高級特征和全局的特征。

舉個例子來詳細(xì)的說明看看3D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，下圖就是一個視頻行為識別網(wǎng)絡(luò)。

可以找到其整個網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)同2D卷積核的AlexNet十分類似于。只不過將2D操作也都你升級為3D不能操作了。輸入輸入數(shù)據(jù)為后的7幀灰度圖圖像；H1層為人為設(shè)計(jì)什么的特征提取層，對每一幀分離提取5個特征，四個是原始的灰度、橫向梯度、橫向梯度、縱向光流和橫向光流，得到33*60*40大小的特征圖。再當(dāng)經(jīng)過兩個3D卷積核的卷積，得到23*2張54*34大小的特征圖。下一刻下重新采樣，只對特征的大小參與減少一點(diǎn)。然后把重復(fù)根據(jù)上述規(guī)定過程，再接兩層全鏈接層，得到到最后的預(yù)測結(jié)果。