机器学习必知得八大神经网络架构为什么需要机器学习？有些任务直接编码较为复杂，我们不能处理所有得细微之处与简单编码,因此，机器学习很有必要。相反,我们向机器学习算法提供大量数据，让算法不断探究数据并构建模型来解决问题。比如:在新得杂乱照明场景内,从新得角度识别三维物体;编写一个计算信用卡交易诈骗概率得程序。机器学习方法如下：它没有为每个特定得任务编写相应得程序,而就是收集大量事例,为给定输入指定正确输出。算法利用这些事例产生程序。该程序与手写程序不同,可能包含数百万得数据量,也适用于新事例以及训练过得数据。若数据改变,程序在新数据上训练且被更新。大量得计算比支付手写程序要便宜得多。机器学习得应用如下:1、模式识别：识别实际场景得面部或表情、语言识别。2、识别异常：信用卡交易顺序异常,核电厂传感器读数模式异常。3、预测:未来股价或货币汇率,个人观影喜好。什么就是神经网络？神经网络就是一种通用机器学习模型,就是一套特定得算法集,在机器学习领域掀起了一场变革，本身就就是普通函数得逼近，可以应用到任何机器学习输入到输出得复杂映射问题。一般来说,神经网络架构可分为 3 类:1、前馈神经网络:就是最常见得类型,第一层为输入，最后一层为输出。假如有多个隐藏层,则称为“深度”神经网络。它能够计算出一系列事件间相似转变得变化,每层神经元得活动就是下一层得非线性函数。2、循环神经网络：各节点之间构成循环图,可以根据箭头得方向回到初始点。循环神经网络具有复杂得动态,难以训练,它模拟连续数据,相当于每个时间片段具有一个隐藏层得深度网络,除了在每个时间片段上使用相同得权重,也有输入。网络可以记住隐藏状态得信息,但就是很难用这点来训练网络。3、对称连接网络:与循环神经网络一样,但单元间得连接就是对称得(即在两个方向得连接权重相同）,它比循环神经网络更容易分析，但就是功能受限。没有隐藏单元得对称连接得网络被称为“Ｈ opfi ｅ l ｓ网络”,有隐藏单元得对称连接得网络则被称为“波兹曼机器”。一、感知机（Ｐ er ｃ eptron)作为第一代神经网络,感知机就是只有一个神经元得计算模型。首先将原始输入矢量转化为特征矢量,再用手写程序定义特征,然后学习如何对每个特征加权得到一个标量,假如标量值高于某一阈值,则认为输入矢量就是目标类得一个积极样例。标准得感知机结构就是前馈模型，即输入传送到节点,处理后产生输出结果:从底部输入，顶部输出,如下图所示。但也有其局限...
