神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些主要分類規(guī)則并如何分類？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的分類人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型很多，可以按照不同的方法進行分類。其中，常見的兩種分類方法是，按照網(wǎng)絡(luò)連接的拓樸結(jié)構(gòu)分類和按照網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的信息流向分類。

1按照網(wǎng)絡(luò)拓樸結(jié)構(gòu)分類網(wǎng)絡(luò)的拓樸結(jié)構(gòu)，即神經(jīng)元之間的連接方式。按此劃分，可將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)分為兩大類：層次型結(jié)構(gòu)和互聯(lián)型結(jié)構(gòu)。

層次型結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將神經(jīng)元按功能和順序的不同分為輸出層、中間層（隱層）、輸出層。輸出層各神經(jīng)元負責接收來自外界的輸入信息，并傳給中間各隱層神經(jīng)元；隱層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)部信息處理層，負責信息變換。

根據(jù)需要可設(shè)計為一層或多層；最后一個隱層將信息傳遞給輸出層神經(jīng)元經(jīng)進一步處理后向外界輸出信息處理結(jié)果。

而互連型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中，任意兩個節(jié)點之間都可能存在連接路徑，因此可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的連接程度將互連型網(wǎng)絡(luò)細分為三種情況：全互連型、局部互連型和稀疏連接型2按照網(wǎng)絡(luò)信息流向分類從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部信息傳遞方向來看，可以分為兩種類型：前饋型網(wǎng)絡(luò)和反饋型網(wǎng)絡(luò)。

單純前饋網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與分層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相同，前饋是因網(wǎng)絡(luò)信息處理的方向是從輸入層到各隱層再到輸出層逐層進行而得名的。

前饋型網(wǎng)絡(luò)中前一層的輸出是下一層的輸入，信息的處理具有逐層傳遞進行的方向性，一般不存在反饋環(huán)路。因此這類網(wǎng)絡(luò)很容易串聯(lián)起來建立多層前饋網(wǎng)絡(luò)。反饋型網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與單層全互連結(jié)構(gòu)網(wǎng)絡(luò)相同。

在反饋型網(wǎng)絡(luò)中的所有節(jié)點都具有信息處理功能，而且每個節(jié)點既可以從外界接受輸入，同時又可以向外界輸出。

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別

時間序列模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有何區(qū)別？

時間序列模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有何區(qū)別?

前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別與聯(lián)系

一、計算方法不同1、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：一種最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，各神經(jīng)元分層排列。每個神經(jīng)元只與前一層的神經(jīng)元相連。接收前一層的輸出，并輸出給下一層．各層間沒有反饋。

2、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：包含卷積計算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

二、用途不同1、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：主要應(yīng)用包括感知器網(wǎng)絡(luò)、BP網(wǎng)絡(luò)和RBF網(wǎng)絡(luò)。

2、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：（1）函數(shù)逼近：用輸入向量和相應(yīng)的輸出向量訓練一個網(wǎng)絡(luò)逼近一個函數(shù)；（2）模式識別：用一個待定的輸出向量將它與輸入向量聯(lián)系起來；（3）分類：把輸入向量所定義的合適方式進行分類；（4）數(shù)據(jù)壓縮：減少輸出向量維數(shù)以便于傳輸或存儲。

3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：可應(yīng)用于圖像識別、物體識別等計算機視覺、自然語言處理、物理學和遙感科學等領(lǐng)域。聯(lián)系：BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都屬于前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，三者都屬于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，三者原理和結(jié)構(gòu)相同。

三、作用不同1、前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：結(jié)構(gòu)簡單，應(yīng)用廣泛，能夠以任意精度逼近任意連續(xù)函數(shù)及平方可積函數(shù)．而且可以精確實現(xiàn)任意有限訓練樣本集。2、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：具有很強的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的神經(jīng)元個數(shù)可根據(jù)具體情況任意設(shè)定，并且隨著結(jié)構(gòu)的差異其性能也有所不同。3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：具有表征學習能力，能夠按其階層結(jié)構(gòu)對輸入信息進行平移不變分類。

擴展資料：1、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)劣勢BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無論在網(wǎng)絡(luò)理論還是在性能方面已比較成熟。其突出優(yōu)點就是具有很強的非線性映射能力和柔性的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

網(wǎng)絡(luò)的中間層數(shù)、各層的神經(jīng)元個數(shù)可根據(jù)具體情況任意設(shè)定，并且隨著結(jié)構(gòu)的差異其性能也有所不同。但是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也存在以下的一些主要缺陷。

①學習速度慢，即使是一個簡單的問題，一般也需要幾百次甚至上千次的學習才能收斂。②容易陷入局部極小值。③網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、神經(jīng)元個數(shù)的選擇沒有相應(yīng)的理論指導(dǎo)。④網(wǎng)絡(luò)推廣能力有限。

2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點和優(yōu)越性，主要表現(xiàn)在以下三個方面①具有自學習功能。

例如實現(xiàn)圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應(yīng)的應(yīng)識別的結(jié)果輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。自學習功能對于預(yù)測有特別重要的意義。

預(yù)期未來的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機將為人類提供經(jīng)濟預(yù)測、效益預(yù)測，其應(yīng)用前途是很遠大的。②具有聯(lián)想存儲功能。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋網(wǎng)絡(luò)就可以實現(xiàn)這種聯(lián)想。③具有高速尋找優(yōu)化解的能力。

尋找一個復(fù)雜問題的優(yōu)化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設(shè)計的反饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優(yōu)化解。

參考資料：百度百科—前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)百度百科—BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)百度百科—卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)百度百科—人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)挖掘模型與logistic回歸挖掘模型的不同點有哪些？

邏輯回歸有點像線性回歸，但是它是當因變量不是數(shù)字時使用。比如說因變量是布爾變量（如是/否響應(yīng)），這時候就需要邏輯回歸。它稱為回歸，但實際上是是根據(jù)回歸進行分類，它將因變量分類為兩個類中的任何一個。

網(wǎng)頁鏈接如上所述，邏輯回歸用于預(yù)測二進制輸出。例如，如果信用卡公司打算建立一個模型來決定是否向客戶發(fā)放信用卡，它將模擬客戶是否需要這張或者能夠承擔這張信用卡。

它給出了事件發(fā)生概率的對數(shù)，以記錄未發(fā)生事件的概率。最后，它根據(jù)任一類的較高概率對變量進行分類。

而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NeutralNetwork）是通過數(shù)學算法來模仿人腦思維的，它是數(shù)據(jù)挖掘中機器學習的典型代表。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人腦的抽象計算模型，我們知道人腦中有數(shù)以百億個神經(jīng)元（人腦處理信息的微單元），這些神經(jīng)元之間相互連接，是的人的大腦產(chǎn)生精密的邏輯思維。

而數(shù)據(jù)挖掘中的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”也是由大量并行分布的人工神經(jīng)元（微處理單元）組成的，它有通過調(diào)整連接強度從經(jīng)驗知識中進行學習的能力，并可以將這些知識進行應(yīng)用。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像是一個愛學習的孩子，您教她的知識她是不會忘記而且會學以致用的。我們把學習集（LearningSet）中的每個輸入加到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，并告訴神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出應(yīng)該是什么分類。

在全部學習集都運行完成之后，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就根據(jù)這些例子總結(jié)出她自己的想法，到底她是怎么歸納的就是一個黑盒了。

之后我們就可以把測試集（TestingSet）中的測試例子用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來分別作測試，如果測試通過（比如80%或90%的正確率），那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就構(gòu)建成功了。

我們之后就可以用這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來判斷事務(wù)的分類了。具體來說，”神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“是一組互相連接的輸入/輸出單元，其中每個連接都會與一個券種相關(guān)聯(lián)。

在學習階段，通過調(diào)整這些連接的權(quán)重，就能夠預(yù)測輸入觀測值的正確類標號。因此可以理解為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由大量神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)元通過豐富完善的連接、抽樣、簡化和模擬而形成的一種信息處理系統(tǒng)。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些類型

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型主要考慮網(wǎng)絡(luò)連接的拓撲結(jié)構(gòu)、神經(jīng)元的特征、學習規(guī)則等。目前，已有近40種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其中有反傳網(wǎng)絡(luò)、感知器、自組織映射、Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波耳茲曼機、適應(yīng)諧振理論等。

根據(jù)連接的拓撲結(jié)構(gòu)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以分為：（1）前向網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)中各個神經(jīng)元接受前一級的輸入，并輸出到下一級，網(wǎng)絡(luò)中沒有反饋，可以用一個有向無環(huán)路圖表示。

這種網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來自于簡單非線性函數(shù)的多次復(fù)合。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)簡單，易于實現(xiàn)。反傳網(wǎng)絡(luò)是一種典型的前向網(wǎng)絡(luò)。

（2）反饋網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)神經(jīng)元間有反饋，可以用一個無向的完備圖表示。這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理是狀態(tài)的變換，可以用動力學系統(tǒng)理論處理。系統(tǒng)的穩(wěn)定性與聯(lián)想記憶功能有密切關(guān)系。

Hopfield網(wǎng)絡(luò)、波耳茲曼機均屬于這種類型。學習是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究的一個重要內(nèi)容，它的適應(yīng)性是通過學習實現(xiàn)的。根據(jù)環(huán)境的變化，對權(quán)值進行調(diào)整，改善系統(tǒng)的行為。

由Hebb提出的Hebb學習規(guī)則為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習算法奠定了基礎(chǔ)。Hebb規(guī)則認為學習過程最終發(fā)生在神經(jīng)元之間的突觸部位，突觸的聯(lián)系強度隨著突觸前后神經(jīng)元的活動而變化。

在此基礎(chǔ)上，人們提出了各種學習規(guī)則和算法，以適應(yīng)不同網(wǎng)絡(luò)模型的需要。

有效的學習算法，使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過連接權(quán)值的調(diào)整，構(gòu)造客觀世界的內(nèi)在表示，形成具有特色的信息處理方法，信息存儲和處理體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)的連接中。

根據(jù)學習環(huán)境不同，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習方式可分為監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習。

在監(jiān)督學習中，將訓練樣本的數(shù)據(jù)加到網(wǎng)絡(luò)輸入端，同時將相應(yīng)的期望輸出與網(wǎng)絡(luò)輸出相比較，得到誤差信號，以此控制權(quán)值連接強度的調(diào)整，經(jīng)多次訓練后收斂到一個確定的權(quán)值。

當樣本情況發(fā)生變化時，經(jīng)學習可以修改權(quán)值以適應(yīng)新的環(huán)境。使用監(jiān)督學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有反傳網(wǎng)絡(luò)、感知器等。非監(jiān)督學習時，事先不給定標準樣本，直接將網(wǎng)絡(luò)置于環(huán)境之中，學習階段與工作階段成為一體。

此時，學習規(guī)律的變化服從連接權(quán)值的演變方程。非監(jiān)督學習最簡單的例子是Hebb學習規(guī)則。競爭學習規(guī)則是一個更復(fù)雜的非監(jiān)督學習的例子，它是根據(jù)已建立的聚類進行權(quán)值調(diào)整。

自組織映射、適應(yīng)諧振理論網(wǎng)絡(luò)等都是與競爭學習有關(guān)的典型模型。

研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的非線性動力學性質(zhì)，主要采用動力學系統(tǒng)理論、非線性規(guī)劃理論和統(tǒng)計理論，來分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演化過程和吸引子的性質(zhì)，探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同行為和集體計算功能，了解神經(jīng)信息處理機制。

為了探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在整體性和模糊性方面處理信息的可能，混沌理論的概念和方法將會發(fā)揮作用。混沌是一個相當難以精確定義的數(shù)學概念。

一般而言，“混沌”是指由確定性方程描述的動力學系統(tǒng)中表現(xiàn)出的非確定性行為，或稱之為確定的隨機性。

“確定性”是因為它由內(nèi)在的原因而不是外來的噪聲或干擾所產(chǎn)生，而“隨機性”是指其不規(guī)則的、不能預(yù)測的行為，只可能用統(tǒng)計的方法描述。

混沌動力學系統(tǒng)的主要特征是其狀態(tài)對初始條件的靈敏依賴性，混沌反映其內(nèi)在的隨機性。

混沌理論是指描述具有混沌行為的非線性動力學系統(tǒng)的基本理論、概念、方法，它把動力學系統(tǒng)的復(fù)雜行為理解為其自身與其在同外界進行物質(zhì)、能量和信息交換過程中內(nèi)在的有結(jié)構(gòu)的行為，而不是外來的和偶然的行為，混沌狀態(tài)是一種定態(tài)。

混沌動力學系統(tǒng)的定態(tài)包括：靜止、平穩(wěn)量、周期性、準同期性和混沌解。混沌軌線是整體上穩(wěn)定與局部不穩(wěn)定相結(jié)合的結(jié)果，稱之為奇異吸引子。

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的神经网络分类四种模型,神经网络分类特点区别的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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