机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构（上）

在这篇文章中，我想与大家分享8个神经网络体系结构，我相信任何一个机器学习的研究人员都应该熟悉这一过程来促进他们的工作。

为什么我们需要机器学习?

机器学习对于那些对人类来说太复杂而不能直接编码的任务是必需的。有些任务非常复杂，因此人类不可能明确地计算出所有细微差别并对其进行编码，这是不切实际的。相反，我们向机器学习算法提供大量数据，让算法通过探索数据并搜索一个能够实现程序员设定的模型来解决这个问题。

我们来看看这两个例子：

• 编写解决问题的程序非常困难，例如在一个混乱的场景中，新的光照条件下，从一个新颖的视角来识别三维物体。我们不知道要写什么程序，因为我们不知道它是如何在我们的大脑中完成的。即使我们知道如何去做，这个程序可能会非常复杂。
  
• 很难编写一个程序来计算信用卡交易欺诈的可能性。可能没有任何既简单又可靠的规则。我们需要结合大量的弱规则。欺