❶ 由眾多MP-神經元有層次的連接組成的網路是人工神經網路
是MLP（multi-level perceptron）吧, 由多層神經元組成的、且每層神經元都與上層和下層各神經元連接的結構叫全連接神經網路（Densely-connected Neural Network）
❷ 全連接神經網路和傳統bp網的區別
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一個是表示各層連接方式，一個表示訓練方式。沒有什麼可比性。
❸ 人工神經網路由哪幾部分構成
"人工神經網路"共有13個神經元構成，4個為輸入神經元，1個為輸 出神經元。也就是說，這個程序最多能處理一個四元關系(包含了二元， 三元)。
❹ 為什麼全連接神經網路在圖像識別中不如卷積神經網路
輸入數據是n*n的像素矩陣，再使用全連接神經網路，那麼參數的個數會是指數級的增長，需要訓練的數據太多。
而CNN的話，可以通過共享同一個參數，來提取特定方向上的特徵，所以訓練量將比全連接神經網路小了很多。
❺ 卷積神經網路為什麼最後接一個全連接層
在常見的卷積神經網路的最後往往會出現一兩層全連接層，全連接一般會把卷積輸出的二維特徵圖（feature map）轉化成（N*1）一維的一個向量
全連接的目的是什麼呢？因為傳統的端到到的卷積神經網路的輸出都是分類（一般都是一個概率值），也就是幾個類別的概率甚至就是一個數--類別號，那麼全連接層就是高度提純的特徵了，方便交給最後的分類器或者回歸。
但是全連接的參數實在是太多了，你想這張圖里就有20*12*12*100個參數，前面隨便一層卷積，假設卷積核是7*7的，厚度是64，那也才7*7*64，所以現在的趨勢是盡量避免全連接，目前主流的一個方法是全局平均值。也就是最後那一層的feature map（最後一層卷積的輸出結果），直接求平均值。有多少種分類就訓練多少層，這十個數字就是對應的概率或者叫置信度。
❻ 神經網路是什麼
神經網路是一種以人腦為模型的機器學習，簡單地說就是創造一個人工神經網路，通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習。
神經網路簡單說就是通過一種演算法允許計算機通過合並新的數據來學習！
❼ 全連接神經網路參數個數怎麼計算
對n-1層和n層而言
n-1層的任意一個節點，都和第n層所有節點有連接。即第n層的每個節點在進行計算的時候，激活函數的輸入是n-1層所有節點的加權。
全連接是一種不錯的模式，但是網路很大的時候，訓練速度回很慢。部分連接就是認為的切斷某兩個節點直接的連接，這樣訓練時計算量大大減小
❽ 人工神經網路的基本組成是什麼啊
基本結構是三層，輸入層，隱層，輸出層，各層由神經元和神經元之間的權值組成。