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常用的神经网络（常用的神经网络有哪些）
发布时间：2023-04-21 18:55:27
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大家好！今天让创意岭的小编来大家介绍下关于常用的神经网络的问题，以下是小编对此问题的归纳整理，让我们一起来看看吧。
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本文目录:
一、bp神经网络和hopfield神经网络有什么区别
BP神经网络是ANN人工神经中的一种，常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功穿骇扁较壮记憋席铂芦能不经相同，可总体来说ANN的主要功能是模式识别和分类训练。
二、神经网络中Belief Net和标准的神经网络有什么区别
这两个概念实际上是互相交叉的，例如，卷积神经网络（Convolutional neural networks，简称CNNs）就是一种深度的监督学习下的机器学习模型，而深度置信网（Deep Belief Nets，简称DBNs）就是一种无监督学习下的机器学习模型。深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法，它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。BP神经网络是ANN人工神经中的一种，常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功能不经相同，可总体来说ANN的主要功能是模式识别和分类训练。最本质的区别可以说是学习方法不同，或者说模型的优化方法不同。前者应该是基于遗传算法进行网络权值的学习，而后者大都是采用反向传播（BP）算法进行权值学习，而这两种算法差异很大。建议你分别了解：
三、前馈神经网络的常见前馈神经网络
RBF网络是指隐含层神经元由RBF神经元组成的前馈网络。RBF神经元是指神经元的变换函数为RBF（Radial Basis Function，径向基函数）的神经元。典型的RBF网络由三层组成：一个输入层，一个或多个由RBF神经元组成的RBF层（隐含层），一个由线性神经元组成的输出层。
四、目前最常用的神经网络是多少层的
理论情况下，三层的神经网络能完成任意的n维到m维的映射。 输入层神经单元数确定方法：根据需要求解的问题和数据表示方式确定。
以上就是关于常用的神经网络相关问题的回答。希望能帮到你，如有更多相关问题，您也可以联系我们的客服进行咨询，客服也会为您讲解更多精彩的知识和内容。
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