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什么是神经网络，神经网络主要划分为哪几类？

神经网络


什么是神经网络，神经网络主要划分为哪几类？

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神经网络是一种通用机器学习模型，是一套特定的算法集，在机器学习领域掀起了一场变革，本身就是普通函数的逼近，可以应用到任何机器学习输入到输出的复杂映射问题 。一般来说，神经网络架构可分为3类：
1、前馈神经网络：是最常见的类型，第一层为输入，最后一层为输出 。如果有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络 。它能够计算出一系列事件间相似转变的变化，每层神经元的活动是下一层的非线性函数 。
【什么是神经网络，神经网络主要划分为哪几类？】2、循环神经网络：各节点之间构成循环图，可以按照箭头的方向回到初始点 。循环神经网络具有复杂的动态，难以训练，它模拟连续数据，相当于每个时间片段具有一个隐藏层的深度网络，除了在每个时间片段上使用相同的权重，也有输入 。网络可以记住隐藏状态的信息，但是很难用这点来训练网络 。
3、对称连接网络：和循环神经网络一样，但单元间的连接是对称的（即在两个方向的连接权重相同），它比循环神经网络更容易分析，但是功能受限 。没有隐藏单元的对称连接的网络被称为“Hopfiels网络”，有隐藏单元的对称连接的网络则被称为“波兹曼机器” 。




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