神经网络算法三大类

时间: 2024-04-17 19:55:46

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神经网络算法的三大类主要包括前馈神经网络、循环网络、对称连接网络。

前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，则称之为“深度”神经网络。各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。
循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，意味着可以按照箭头回到开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练，但更具有生物真实性。具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中。
对称连接网络：对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析，因为它遵守能量函数定律。

此外，虽然不在上述三大类之中，但卷积神经网络（CNN）也是神经网络算法中非常重要的一种。CNN由LeCun于1989年提出，用于识别信封或邮件上的手写数字，并在诸多应用领域都表现优异。

以上只是神经网络算法的部分类型，实际上还有更多其他类型的神经网络算法，如多层感知机（MLP）、学习矢量量化（LVQ）网络、Kohonen网络等，每种网络都有其特定的结构和应用。如需更多信息，建议查阅人工智能领域的专业书籍或相关论文。