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神经网络的分类

  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。

  前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络,其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。

  Hopfield神经网络是反馈网络的代表。Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统,目前,已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。

  模拟退火算法是为解决优化计算中局部极小问题提出的。Baltzmann机是具有随机输出值单元的随机神经网络,串行的Baltzmann机可以看作是对二次组合优化问题的模拟退火算法的具体实现,同时它还可以模拟外界的概率分布,实现概率意义上的联想记忆。

  2013-10-30展开全部人类大脑的思维分为抽象(逻辑)思维、形象(直观)思维和灵感(顿悟)思维三种基本方式。

  逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程;它先将信息化成概念,并用符号表示,然后,根据符号运算按串行模式进行逻辑推理;这一过程可以写成串行的指令,让计算机执行。然而,直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来,结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

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