神经网络的分类
人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。
ann:人工神经网络（Artificial Neural Networks）
bp:Back Propagation网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。
不太明白你的问题，MATLAB自带的工具箱就可以实现分类，不过分类也是通过训练后对测试样本进行的预测分类
网络分类人工神经网络按其模型结构大体可以分为前馈型网络也称为多层感知机网络）和反馈型网络(也称为Hopfield网络）两大类，前者在数学上可以看作是一类大规模的非线性映射系统，后者则是一类大规模的非线性动力学系统。它们的结构模型如图1、图2所示，图中圆圏代表神经元，其间的有向连线代表神经元突触。按照学习方式，人工神经网络又可分为有导师学习和无导师学习两类；按工作方式则可分为确定性和随机性两类；按时间特性还可分为连续型或离散型两类，等等。
神经网络,流形和拓扑
我们将从最简单的神经网络类别开始,只有一个输入层和一个输出层。这样的网络只是试图通过用直线划分它们来分离这两类数据。那种网络不是很有趣。现代神经网络通常在其输入和输出之间具有多个层,称为“隐藏”层。至少有一个。和前面一样,我们可以通过查看它对域中不同点的划分来可视化该网络的行为。它使用比直线更...
前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系
3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。二、用途不同 1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。2、BP神经网络：（1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数；（2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；（3）分类：...
计算机网络经历了哪几个阶段?
计算机网络的发展的四个阶段如下：第一阶段： 20世纪60年代末到20世纪70年代初为计算机网络发展的萌芽阶段。其主要特征是：为了增加系统的计算能力和资源共享，把小型计算机连成实验性的网络。第一个远程分组交换网叫ARPANET，是由美国国防部于1969年建成的，第一次实现了由通信网络和资源网络复合构成计算机...
神经网络 二分类 vs 多分类
网络输出的结果要经过sigmoid激活函数处理，输出值的值域为0~1之间，小于0.5则视为标签0， 大于等于0.5则为标签1 多分类：标签为多个值，网络需要输出一个维度与标签数量一致的z-score向量，向量需要通过softmax激活后转化为对应各标签的概率（概率和为1），而判定出的标签是概率最高的那个。
人工神经网络分层结构包括
该层的每个神经元相当于自变量，不完成任何计算，只为下一层传递信息；隐藏层介于输入层和输出层之间，这些层完全用于分析，其函数联系输入层变量和输出层变量，使其更配适数据。而最后，输出层生成最终结果，每个输出单元会对应到某一种特定的分类，为网络送给外部系统的结果值，，整个网络由调整链接强度...
神经网络中的训练次数是指什么?
例如，用于手写体识别的神经网络是由一组可能被输入图像的像素激活的输入神经元来限定。后进过加权，并通过一个函数（由网络的设计者确定的）转化，这些神经元的致动被上到其他神经元然后被传递。重复此过程，直到最后，一输出神经元被激活。这决定了哪些字符被读取。
神经网络的历史是什么?
神经网络传统上被认为是大脑中的神经活动的简化模型，虽然这个模型和大脑的生理结构之间的关联存在争议。人们不清楚人工神经网络能多大程度地反映大脑的功能。支持向量机和其他更简单的方法（例如线性分类器）在机器学习领域的流行度逐渐超过了神经网络，但是在2000年代后期出现的深度学习重新激发了人们对神经网络...
小波神经网络和bp神经网络的区别
小波神经网络和BP神经网络（反向传播神经网络）是两种不同的神经网络模型。BP神经网络是一种多层前馈神经网络，具有输入层、隐藏层和输出层。它通过反向传播算法来优化网络的权重和偏置，从而实现对输入数据的拟合和分类。BP神经网络适用于解决一般的连续性问题，如模式识别、函数逼近等。然而，BP神经网络在...
简述卷积神经网络的结构
5、Softmax层。Softmax层主要用于分类问题。经过Softmax层，可以得到当前样例中属于不同种类的概率分布情况。卷积神经网络简介：卷积神经网络是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络，是深度学习的代表算法之一。卷积神经网络具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类，因此也被称...
前馈型神经网络和反馈型神经网络之间的联系和区别
4、并行计算能力强：人工神经网络的计算过程可以进行并行处理，能够处理大量的数据和高维度的数据。5、可自适应：人工神经网络可以根据不同的任务和需求进行自适应调整，能够有效地处理不同类型的数据和问题。6、模式识别能力强：人工神经网络可以通过学习和训练来识别和分类不同的模式和对象，能够应用于图像...
昌虏易容： 神经网络有多种分类方式,例如,按网络性能可分为连续型与离散型网络,确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络.本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络. 前向神经网络是数...
鄞州区18443016554： 神经网络主要的分类是什么? ？
昌虏易容： 神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络
鄞州区18443016554： 神经网络有哪些主要分类规则并如何分类? - ？
昌虏易容： 神经网络模型的分类 人工神经网络的模型很多,可以按照不同的方法进行分类.其中,常见的两种分类方法是,按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类. 1 按照网络拓朴结构分类 网络的拓朴结构,即神经元之间的连接方...
鄞州区18443016554： 前馈神经网络的分类 - ？
昌虏易容： 单层前馈神经网络是最简单的一种人工神经网络,其只包含一个输出层,输出层上节点的值(输出值)通过输入值乘以权重值直接得到.取出其中一个元进行讨论,其输入到输出的变换关系为 上式中, 是输入特征向量, 是 到 的连接权,输出量 是按照不同特征的分类结果. 多层前馈神经网络有一个输入层,中间有一个或多个隐含层,有一个输出层.多层感知器网络中的输入与输出变换关系为 这时每一层相当于一个单层前馈神经网络,如对第层,它形成一个维的超平面.它对于该层的输入模式进行线性分类,但是由于多层的组合,最终可以实现对输入模式的较复杂的分类.
鄞州区18443016554： 人工神经网络的分类ann和bp是什么意思 - ？
昌虏易容：[答案] 人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等.目前,已有近40种神经网络模型,其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等. ann:人工神经网络(Artificial Neural Networks)...
鄞州区18443016554： 神经网络分类问题 - ？
昌虏易容： 神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇.很多人听过这个词,但很少人真正明白它是什么.本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用.“神经网络”这个词实际是来自于生物学,而我...
鄞州区18443016554： 神经网络的种类有那些,主要区别是什么? - ？
昌虏易容： BP网络,径向基网络,递归网络,主要区别在反馈函数.
鄞州区18443016554： 什么是连续型holpfied神经网络 - ？
昌虏易容： 神经网络有多种分类方式,例如,按网络性能可分为连续型与离散型网络,确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络.本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络.
鄞州区18443016554： 神经网络算法是什么? - ？
昌虏易容： Introduction --------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇.很多人听过这个词,但很少人真正明白它是什么.本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语...
