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简述人工神经网络的结构形式

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  2016-04-08展开全部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。

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