ANN人工神经网络基础分类

Google Tensorflow's simple neural network playground: Tinker With a Neural Network Right Here in Your Browser.（此为转载链接）

（转载图片）

如上图所示，所有节点都是分层的，每一层节点可以通过有向弧指向上一层节点，但是同层节点间没有弧互相连接，每一节点不能越过一层连接到上上层的节点。实际应用中一般不会设计超过5层的网络（层数越多，计算越复杂）。每条弧上的值称为权重或权值，S1=（X1，X2，W11，W21）。

计算机科学，通信，生物统计和医学，金融学和经济学（含股市预测）中，多数与‘智能’有关的问题，都可归结为一个在多维空间进行模式分类的问题。

ANN（Artificial Neural Network）

以下按照不同的分类方式，对ANN进行了基础分类

人工神经网络模拟人脑处理数据分为两个阶段：

训练学习：根据提供数据，按照某种训练算法，寻找输入输出之间的关系，调整各处理单元的联接权值，达到一定的训练精度，网络训练完成。
模拟仿真，信息输入训练好的网络，网络就可以根据学习训练成果给出满意结果。

网络性能角度：

连续型与离散型网络
确定性与随机性网络

学习方式角度：

有监督学习网络：需要时给出期望输出，监督信号代表神经网络执行最佳结果，对于输入调整网络参数，使得网络输出逼近监督信号或期望响应。
无监督学习网络：没有外部监督或评价来统观学习过程，通过提供一个关于网络学习表示方法质量的尺度，根据该尺度讲网络自由参数最优化，一旦网络与数据

连接突触性质：

一阶线性关联网络，高阶非线性关联网络

功能特性和学习特性：

单感知器
线性神经网络
BP神经网络
径向基函数网络
自组织影射网络
反馈神经网络

神经元拓扑结构分类：

向前神经网络（BP，径向基函数，级联相关）
反馈神经网络（Hopfield）

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