如何选择适合自己需求的人工神经网络结构？

来源：年旅网

选择适合自己需求的人工神经网络结构需要考虑以下几个方面：

问题类型：首先要考虑你的问题是分类问题还是回归问题，因为不同类型的问题可能需要不同的网络结构。比如，对于分类问题，可以选择使用多层感知机（MLP）或者卷积神经网络（CNN）；对于回归问题，可以考虑使用递归神经网络（RNN）或者长短期记忆网络（LSTM）。

数据特征：其次要考虑你的数据特征是什么样的，比如是否是图像、文本、时间序列等。不同类型的数据特征可能需要不同的网络结构来处理，比如处理图像可以选择CNN，处理文本可以选择循环神经网络（RNN）等。

网络规模：网络规模也是选择网络结构的关键因素之一，如果你的数据规模比较大，可以考虑选择深层神经网络，而如果数据规模较小，可以选择浅层神经网络。

训练时间：考虑训练时间也是很重要的，有些网络结构可能需要较长的训练时间，而有些可能训练时间较短。

其他因素：还有一些其他因素也需要考虑，比如网络的可解释性、可扩展性、对异常值的鲁棒性等。

总的来说，选择适合自己需求的人工神经网络结构需要综合考虑问题类型、数据特征、网络规模、训练时间以及其他因素，可以通过实验比较不同网络结构在同一数据集上的表现，最终选择最合适的网络结构。

举个例子，假设你要解决的问题是图像识别，那么可以考虑使用卷积神经网络（CNN）来处理图像数据特征；如果你的数据规模很大，可以选择深层的CNN网络结构，而如果数据规模较小，可以选择浅层的CNN网络结构；同时也可以通过实验比较不同规模、不同深度的CNN网络在图像识别任务上的表现，最终选择最合适的网络结构。