哪种神经网络最好使用,哪种神经网络最好用
有哪些深度神经网络模型？
目前经常使用的深度神经网络模型主要有卷积神经网络(CNN)、递归神经网络(RNN)、深信度网络(DBN)、深度自动编码器(AutoEncoder)和生成对抗网络(GAN)等。
递归神经网络实际.上包含了两种神经网络。
一种是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork);另一种是结构递归神经网络(RecursiveNeuralNetwork)，它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。
RNN它们都可以处理有序列的问题，比如时间序列等且RNN有“记忆”能力，可以“模拟”数据间的依赖关系。卷积网络的精髓就是适合处理结构化数据。
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谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
PNN神经网络,BP神经网络,Elman神经网络,ANN神经网络,几种神经网络中哪个容错能力最强？
如果是以预测为准，是BP神经网络好，还是径向量什么网络好？
识别数字，bp神经网络算法，卷积神经网络算法，svm算法，adaboost算法哪种好
看数字图片而定。如果图片较小并且质量还不错，那么通过2层的神经网络就能胜任。对于MNIst数据集（28*28的手写数字），2层神经网络准确率可达99%，svm也有98%以上。
以上实现非常简单，matlab已经有现成工具箱。卷积神经网络通常用于更加复杂的场合，闭合是被图像内容等。
在MNIST数据集上cnn可达99.7%准确率，但是实现起来较为复杂，需要通过开源框架caffe，keras等进行编程。
如果对准确率要求没有达到小数点后两位的程度，用简单的svm，神经网络，softmax等调调参数就行了。
神经网络算法 遗传算法 模糊算法 哪个好
没有哪种算法更好的说法，因为每种算法都有自己的优势。只能说某种算法在处理某种问题时，效果更好更合适。神经网络不能说是一种算法，它是一种数学网络结构，各神经元的权值、阈值是用某种训练算法计算出来的。
神经网络适用于非线性系统，可用于难以用数学表达式来描述的系统。遗传算法在全局寻优问题上效果很好，因其收敛速度较快，且不易陷入局部极小点。其中实数编码法适合与神经网络结合，例如GA-BP神经网络。
模糊算法可将一些难以量化的参数模糊处理，并且算法较简单，尤其是适用于专家经验占主要地位的系统，因为添加一条专家经验只需往规则库里添加一条语句即可。用这种算法要注意区间不能划得太宽，否则算法太不精确。
Elman神经网络和回声状态网络哪个好
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BP等前馈型神经网络是将动态时间建模问题变为静态空间建模问题，同时还需对模型结构进行定介，特别是随系统阶次的增加或阶次未知，迅速扩大的网络结构使网络学习的收敛速度减慢，并造成网络输入节点过多、训练困难及对外部噪声敏感等弊病。
Elman回归神经网络是在BP网络基本结构的基础上，通过存储内部状态使其具备映射的动态特征功能，从而使系统具有适应时变特性的能力。