三种常见的神经网络 🧠 _神经网络算法三大类 _
发布时间：2025-03-05 11:42:05来源：
🧠 第一部分：感知机模型
感知机模型是神经网络的起点，它是一种非常基础的单层神经网络。感知机模型主要由输入层和输出层构成，没有隐藏层。它的主要功能是实现二分类任务，可以理解为一个线性分类器。感知机模型通过学习输入与输出之间的映射关系来完成分类任务，其核心在于权重调整。
🧠 第二部分：多层感知机
多层感知机（MLP）是感知机模型的进阶版，它引入了隐藏层的概念，能够解决非线性问题。隐藏层的存在使得多层感知机能够对复杂的数据分布进行建模，因此在实践中应用广泛。多层感知机通常包含一个或多个隐藏层，每个隐藏层中包含多个神经元，这些神经元通过激活函数来处理信息。
🧠 第三部分：卷积神经网络
卷积神经网络（CNN）主要用于处理具有类似网格结构的数据，例如图像数据。CNN通过卷积层提取图像特征，然后通过池化层降低特征维度，最后通过全连接层进行分类。卷积神经网络在计算机视觉领域有着广泛应用，如图像识别、目标检测等。
这三种神经网络各有特点，适用于不同的应用场景。感知机模型简单直接，多层感知机能够处理非线性问题，而卷积神经网络则擅长处理具有空间结构的数据。
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