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神经网络概览
- 感知机（Perceptrons）
- 前馈神经网络（Feed Forward Neural Networks）
- 径向基函数网络（Radial Basis Function，RBF）
- Hopfield 神经网络（Hopfield Network，HN）
- 波尔兹曼机（Boltzmann Machines，BM）
- 受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machines，RBM）
- 马尔可夫链（Markov Chains，MC）
- 离散时间马尔可夫链（Discrete Time Markov Chain，DTMC）
- 自编码器（Autoencoders，AE）
- 稀疏自编码器（Sparse Autoencoders，SAE）
- 变分自编码器（Variational Autoencoders， VAE）
- 去噪自编码器（Denoising Autoencoders，DAE）
- 深度信念网络（Deep Belief Networks，DBN）
- 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）
- 深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Networks，DCNN）
- 反卷积神经网络（Deconvolutional Networks，DN）
- 深度卷积逆向图网络（Deep Convolutional Inverse Graphics Networks，DCIGN）
- 生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）
- 循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）
- 长短时记忆网络（Long Short Term Memory，LSTM）
- 门控循环单元（Gated Recurrent Units，GRU）
- 神经图灵机（Neural Turing Machines，NTM）
- 深度残差网络（Deep Residual Networks，DRN）
- 回声状态网络（Echo State Networks，ESN）
- 极限学习机（Extreme Learning Machines，ELM）
- 液体状态机（Liquid State Machines，LSM）
- 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）
- Kohonen 网络（Kohonen Networks，KN）
- 自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）
https://www.infoq.cn/article/teach-you-how-to-read-all-kinds-of-neural-networks