本文主要是介绍被错误理解的人工神经网络（二）！，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
让我们继续谈谈关于人工神经网络的误解：神经网络体系结构很少，越大型的神经网络就越好？
被错误理解的人工神经网络（一）！
神经网络并非只有一种体系结构
在第1部分中，我们讨论了最简单的神经网络体系结构：多层感知器。在实际操作中，有许多不同的神经网络体系结构，任何神经网络的性能都是其体系结构和权重的函数。机器学习领域的许多现代进步并非来自于重新思考感知器和优化算法的工作方式，而是来自创造性地关注这些组件如何组合在一起。下面，我将讨论一些随着时间推移而发展的非常有趣和创造性的神经网络架构。
在递归神经网络中，部分或全部连接向后流动，这意味着网络中存在反馈机制。这也是递归神经网络在时间序列数据上表现更好的原因。因此，它们可能在金融市场的情况下特别重要。想要了解更多信息，可以了解一下这篇文章。
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