TensorFlow中的神经网络分类
神经网络中TensorFlow算法的主要目的是解决具有高复杂性的问题。
什么是 TensorFlow？
TensorFlow是一个属于机器学习和人工智能的库资源。谷歌大脑团队在2015年引入了它。它是一个用于机器学习和深度学习的框架。用于开发TensorFlow的语言是Python、CUDA和C++。它支持Windows、Android、Linux、JavaScript和macOS等平台。使用TensorFlow，开发人员设计由节点组成的图和结构，通过数学计算进行。
根据用户的选择，开发人员可以在Python或JavaScript中使用TF。
TensorFlow中的神经网络
TensorFlow使开发神经网络更加容易。神经网络是机器学习过程中使用的一种算法。神经网络的工作过程类似于人类的思维过程。TensorFlow帮助开发者设计图和函数来解决复杂问题。图由节点或神经元组成，用于节点之间的相互连接--类似于人类设计图的方式。
神经网络图中存在的主要组件包括输入层、输出层和隐藏层。这三层通过节点相互连接，这被称为网络。这些相互连接的网络是按照一定的层的格式排列的。
神经网络的分类
神经网络可以被细分为几种类型。其中，包括：
- 人工神经网络
- 卷积神经网络
- 递归神经网络
虽然这不是一个全面的清单，但让我们来详细了解一下上述每一种网络。
人工神经网络
人工神经网络是神经网络的一个分支。神经网络的表示方法是指像人脑结构一样的相互连接的神经节点。这种结构包含输入和输出单元以及远程单元。
人工网络的设计和思维方式与人类行为类似。
输入单元
程序员或用户的行动被赋予数据或信息作为输入。
输出单元
最终的结果被计算并表示为输出。计算输出的公式是总输入权重的总和。
隐蔽层
隐层作为输入和输出单元之间的接口。进行计算以找到各种特征和不同的模式。
人工神经网络的优点和缺点
它可以执行多任务，即执行一个以上的动作。遗漏的数据可以很容易地被检索，因为数据被允许存储在一个完整的网络系统中，而不是 数据库中。如果一些节点被移除，输出生成的流动不会受到限制。它有一个良好的内存管理系统，用户可以得到所需的输出。
神经网络的缺点集中在一个事实，即只能用试错法来预测结构。有时，网络无法找到错误发生的地方。
人工神经网络又分为以下几种类型：
- 反馈式人工神经网络(FNN)
- 前馈人工神经网络（Feed-Forward ANN
卷积神经网络
卷积神经网络用于图像处理。图像处理对计算机视觉很有用，可以在监督学习中发挥作用。作为一个人工神经网络，它与人脑的工作过程相似。它包含多个层和构建块。它被用于深度学习。它为输入方法分配权重，并进行计算。
递归神经网络
这是另一种类型的人工神经网络。它根据存储在内存中的旧输入历史来预测输出。主要应用包括生成文本，基于预测的问题，基于文本的总结，语音和图像识别，机器翻译，以及呼叫中心的分析问题。涉及的主要工作是对序列的预测。它包含类似的神经元，称为节点，类似于人工和卷积神经系统。这些神经元是按顺序排列的。
摘要
神经网络中的TensorFlow算法的主要目的是解决具有高复杂性的问题。它具有广泛的优势，因为它可以并发工作并在高水平上执行。
