最智能的神经网络架构 [关闭]

Question

我对神经网络很陌生，只是一个低级的程序员。我对不同的神经网络架构没有牢牢的把握。我的问题是：什么是最智能的架构？哪种网络学习速度最快，可以识别最复杂和最模糊的模式，并且适应性最强。我一直在阅读各种很酷的网络，例如回声状态和液态机器以及长短期记忆网络，但我真的不知道这些网络是如何工作的，或者在什么情况下使用哪个。如果你知道这些疯狂的网络是如何运作的，我想听听你的想法。

谢谢！

Answer 1

没有你想要的东西。有很多不同类型的网络，因为有很多不同类型的问题，没有人知道做某事的“最佳”方式是。它是一个正在迅速发展的活跃研究领域。某些类型的网络在某些任务中变得很常见（即：用于图像分类的卷积网络），但即使是那些也不是最好的。即使是这样，也不会告诉您需要多少层或层的宽度，这甚至不会涉及到训练中网络的初始化或更新。

如果您想真正了解和了解更多关于神经网络的知识，您将不得不进行大量自学 - 这需要工作和耐心。堆栈溢出之类的简单问答格式不会帮助您了解有关神经网络的大部分内容。