神经网络中的模型剪枝是什么?

神经网络中的模型剪枝是什么?

前馈神经网络 (fnn) 是最基本的神经网络类型,其中数据沿一个方向流动: 从输入层,通过隐藏层,再到输出层。前馈网络中没有循环或环路,每个输入都是独立处理的。这种类型的网络通常用于分类或回归等任务。

另一方面,递归神经网络 (rnn) 在网络中具有循环,允许信息从一个步骤传递到下一个步骤。这种循环连接允许网络处理数据序列,使rnn成为语音识别、语言建模和时间序列预测等任务的理想选择。

关键区别在于fnn将输入作为独立实例进行处理,而rnn旨在捕获序列内的时间依赖性和关系。

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