网络架构定义了深度学习模型的构建方式，更重要的是它的设计目的。架构将决定:
- 模型的准确性（网络体系结构是影响准确性的众多因素之一）
- 模型能预测什么
- 模型期望的输入和输出
- 层的组合以及数据如何在层中流动
在选择网络体系结构之前，重要的是要了解您拥有什么样的用例和可用的公共网络。
在开始深入学习时，您可能会遇到以下常见体系结构：
•卷积神经网络（CNN）：CNN通常与图像关联作为输入数据，但它们也可以用于其他输入数据，我将在问题1中详细介绍这些细节。
•递归神经网络（RNN）：RNN具有跟踪先前信息以进行未来预测的连接。与CNN不同，CNN假设每个输入都是独立事件，RNN可以处理可能相互影响的数据序列。一个例子是在自然语言处理中，前面的单词会影响下一个单词出现的可能性。
•长短时记忆（LSTM）：LSTM网络是序列和信号数据的常用RNN。我将在问题3中详细介绍。
•生成性对抗网络（GAN）：虽然我在下面的问题中没有涉及这些，但GAN最近变得更加流行。GANs可以基于现有数据生成新数据（想想那些实际上不是真人的人的图像）。我觉得这很刺激，有点未来主义；您可以在中了解有关GANs的更多信息
非常好的问题。简单的答案就是你可能希望CNN能对图片进行分类
原因如下。
让我们从CNN和LSTM网络是什么开始，以及它们是如何被普遍使用的。
有线电视新闻网
当谈到卷积神经网络时，有些人会说“ConvNet”，但每当我试图在谈话中放弃它时，我总是觉得自己在努力保持冷静，而实际上我并没有。
cnn由许多层组成，但遵循某种类似于| ReLU |池化的卷积模式，这种模式会不断重复(不断重复)。它们在图像分类中非常有用，因为它们非常擅长于局部空间模式匹配，而且在图像特征提取方面也普遍优于其他方法。请记住cnn的核心是卷积．将输入图像与一系列过滤器进行卷积，可以在不丢失相邻像素之间空间交互的情况下突出图像中的特征。
这个主题有很多变体，但cnn的一些常见配置如下:
系列网络
AlexNet的一个例子。
系列图层遵循一条直线。
DAG网络
谷歌网的一个例子。
多条线路和连接
是DAG的经典标志。
LSTM
长-短期记忆网络主要与时间序列和序列数据有关。LSTM网络在做出决策之前会记住部分数据，现在他们在上下文中看到数据，这有助于更好地进行关联。
此图显示了一个简单的LSTM网络分类:
我的下意识反应是总是建议LSTM网络!然而，有许多可用的技术是有原因的，其中一些在某些场景下会更好地工作。在没有更多信息的情况下，我无法具体回答这个问题，所以让我们来看看几个可能的场景。
时间序列回归情景#1：我的输入是低复杂度的时间序列数据。我有一系列的数据点，我想用来预测未来的事件。
在这种情况下，你最好使用机器学习。这是一个简短的视频(3:43)，看看如何使用机器学习预测电力负荷。
时间序列回归情景#2：我有来自多个传感器的数据，希望预测剩余使用寿命（机器需要维修或更换之前的时间）。
我和我的同事在工业自动化领域的客户身上看到了这个问题，他们需要在问题变得危险或昂贵之前识别出问题。这一次，您可能希望通过机器学习回归使用LSTM网络。这种方法减少了手动识别特征的需要，对于多个传感器来说，这将是一个重要的任务。
时间序列回归情景#3:我有音频数据想去噪。
在这里你可以使用CNN。这种方法的重要之处在于，在将信号传递到网络之前，先将其转换成图像。这意味着信号通过傅里叶变换或其他时频操作变成图像表示。使用图像提供了一种方法，可以看到你可能无法在原始信号中可视化的特征。所使用的网络可以是为图像设计的预先训练的网络，因为傅里叶变换本质上是一幅图像。
现在，再一次，你可以做你想做的。很有可能在场景1中使用LSTM网络，或者在场景2中使用CNN。这些场景只是给你一个起点。
网络架构和预先训练的网络是携手并进的。预训练模型是一个已经经过训练的神经网络。网络的权重和偏差根据输入数据进行调整，网络可以更快地为新任务进行重新训练。这个过程被称为迁移学习，有时需要更少的图像和更小的数据集。另一种探索方法是通过模拟或扩充“创造”更多数据。
现在，我要说，不管数据集的大小如何，你都应该使用你喜欢的网络，但是考虑使用一个预先训练的网络来减少输入数据，或者考虑增加数据集的方法。我的下一篇专栏文章将介绍预训练的网络和模型，所以请关注更多关于这个主题的内容。
还要吗？
机器学习与深度学习问答
机器学习与深度学习问答
在一个位置查找所有列。