一张图看懂所有神经网络

每天都会冒出新的神经网络架构，对于人工智能领域的专业人士来说，要追踪了解日新月异的新名词和架构非常费力，例如DCIGN，BiLSTM，DCGAN等等，看到让人眼花。

近日，ASIMOV Institute绘制了一张信息图，汇集了当前最流行的27种神经网络节点图，方便查阅收藏，原图如下：

点评：节点图的一个弊端就是不能反映应用方式，例如Variational autoencoders（VAE）看上去与autoencoders（AE）很相似，但实际上它们的训练流程很不相同，应用方式更是大相径庭。此外，以上各种节点图的简写拼法虽然大多已经达成共识，但也有个别存在分歧，例如RNNs有时候指递归神经网络（Recursive Neural Network），但大多数时候都是指循环神经网络（Recurrent Neural Network），这还不算完，RNN在有些场合还被用来统称各种循环架构，包括LSTM、GRU甚至bidirectional variants。AE这个缩写也存在类似的问题。