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目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN) 、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN) 、深度自动编码器(AutoEncoder) 和生成对抗网络(GAN) 等 。递归神经网络实际.上包含了两种神经网络 。一种是循环神经网络(Recurrent NeuralNetwork) ;另一种是结构递归神经网络(Recursive Neural Network) ， 它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络 。RNN它们都可以处理有序列的问题 ， 比如时间序列等且RNN有“记忆”能力 ， 可以“模拟”数据间的依赖关系 。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据 。关于深度神经网络模型的相关学习 ， 推荐CDA数据师的相关课程 ， 课程以项目调动学员数据挖掘实用能力的场景式教学为主 ， 在讲师设计的业务场景下由讲师不断提出业务问题 ， 再由学员循序渐进思考并操作解决问题的过程中 ， 帮助学员掌握真正过硬的解决业务问题的数据挖掘能力 。这种教学方式能够引发学员的独立思考及主观能动性 ， 学员掌握的技能知识可以快速转化为自身能够灵活应用的技能 ， 在面对不同场景时能够自由发挥 。点击预约免费试听课 。
【有哪些深度神经网络模型？】
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