卷积神经网络 (CNN)
顾名思义，这些网络使用卷积层来检测纹理或边缘等关键特征。这些网络用于图像识别、模式识别和对象检测等应用。
循环神经网络 (RNN)
循环神经网络的结构具有反馈回路，可以以类似于记忆的方式存储信息。这些网络可以进行自然语言处理和语音识别，非常适合在移动设备上操作命令功能。
径向基函数网络（RBFN）
这些网络使用径向基函数进行激活，适用于回归和分类问题。与其他神经网络不同，RBFN 的输入层不执行任何计算。它们将数据直接传递到隐藏层，因此学习速度更快。
长短期记忆网络（LSTM）
这些网络非常独特，因为它们可以将数据分类为短期和长期记忆单元。它们也是一种特殊的 RNN，用于引入门来控制记忆流并解决长期依赖性问题。LSTM 非常适合机器翻译和语音识别等任务。
生成对抗网络 (GAN)
生成对抗网络有两个相互竞争的网络。它们的主要用途是 波斯尼亚和黑塞哥维那电报号码数据库 图像生成和数据增强。GAN 可以生成具有与训练集相似统计数据的新数据集。
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人工智能技术的例子
人工智能发展迅速，如今已成为我们生活中不可或缺的一部分。您可以在任何地方看到这项技术的使用，无论是在您使用的网站、您观看的 OTT 节目还是您使用的移动设备上。
让我们看一些人工智能技术的例子——
虚拟助手
Siri（苹果）、Alexa（亚马逊）、Cortana（微软）和 Google Assistant 都是利用人工智能的虚拟助手的典范。这些工具可以理解和响应语音命令、回答我们的查询并控制智能设备。