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introducción
Con el desarrollo de la tecnología de inteligencia artificial, las redes neuronales, como una de las tecnologías centrales de la inteligencia artificial, se utilizan ampliamente en el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz, el procesamiento del lenguaje natural y otros campos. La red neuronal convolucional (CNN), la red neuronal recurrente (RNN), la red neuronal profunda (DNN) y la red neuronal de picos (SNN) son actualmente la arquitectura de red neuronal más popular y eficiente. Estos diferentes tipos de redes neuronales tienen diferencias obvias en estructura y algoritmo, y cada una es adecuada para diferentes escenarios de aplicación. Por lo tanto, una comprensión profunda de las diferencias y características de estos diferentes tipos de redes neuronales es de gran importancia para seleccionar modelos de redes neuronales apropiados y aplicarlos a problemas prácticos.
Este artículo tiene como objetivo comparar exhaustivamente las aplicaciones, ventajas y desventajas y métodos de aprendizaje de cuatro redes neuronales, CNN, RNN, DNN y SNN, en diferentes campos, con el fin de proporcionar una referencia para los principiantes. Este artículo presentará la estructura y los principios de cada red neuronal e ilustrará sus aplicaciones, ventajas y desventajas en diferentes campos a través de ejemplos ricos. Además, también profundizaremos en los métodos y enfoques para el aprendizaje de redes neuronales, así como las habilidades relacionadas que deben dominarse.
1.1 Antecedentes de la investigación
Las redes neuronales, como tecnología de inteligencia artificial que modela mediante el aprendizaje de datos, han sido ampliamente estudiadas desde la década de 1980. A medida que la potencia informática y el volumen de datos siguen aumentando, los campos de aplicación de las redes neuronales también se han ampliado considerablemente. Cuatro redes neuronales, CNN, RNN, DNN y SNN, se utilizan ampliamente en reconocimiento de imágenes, reconocimiento de voz, procesamiento del lenguaje natural y otros campos, y se han convertido en las más populares en la actualidad.