最智能的神经网络架构

Question

我对神经网络很新，而且只是一个程度较低的程序员。我不太了解不同的神经网络架构。我的问题是：什么是最聪明的架构？哪个网络是最快学习的，可以识别最复杂和模糊的模式，并且是最具适应性的。我一直在阅读各种很酷的网络，如回声状态和液态机器以及长期短期内存网络，但我真的不知道这些工作如何工作或在哪种情况下使用。如果你知道这些疯狂的网络如何运作，我想听听你的想法。

谢谢！

Answer 1

你找不到这样的东西。有许多不同类型的网络，因为存在许多不同类型的问题，没有人知道做某事的“最佳”方式是。它是一个活跃的研究领域，正在迅速发展。某些类型的网络在某些任务中变得普遍（即：用于图像分类的卷积网络），但即便是那些也不是最好的。即使它们是，它也不会告诉您层数需要多少层或宽度，这甚至不会进入训练中网络的初始化或更新。

如果你想真正了解并更多地了解神经网络，你将不得不做很多自学 - 它需要工作和耐心。像堆栈溢出这样的简单Q＆amp; A格式无法帮助您理解有关神经网络的任何内容。