神经网络主要分为哪几种

神经网络的基本类型与学习算法：目前已有的数十种神经网络模型，按网络结构划分可归纳为三大类：前馈网络、反馈网络和自组织网络。前馈神经网络则是KNN DNN SVM DL BP DBN RBF CNN RNN ANN 概述本文主要介绍了当前常用的神经网络，这些神经网络主要有哪些用途，以及各种神经网络的优点和局限性

shen jing wang luo de ji ben lei xing yu xue xi suan fa ：mu qian yi you de shu shi zhong shen jing wang luo mo xing ，an wang luo jie gou hua fen ke gui na wei san da lei ：qian kui wang luo 、fan kui wang luo he zi zu zhi wang luo 。qian kui shen jing wang luo ze shi " 1 、B P shen jing wang luo B P ( B a c k P r o p a g a t i o n ) shen jing wang luo shi yi zhong shen jing wang luo xue xi suan fa 。qi you shu ru ceng 、zhong jian ceng 、shu chu ceng zu cheng de jie ceng xing shen jing wang luo , zhong jian ceng ke kuo zhan wei duo ceng 。xiang lin ceng zhi jian ge shen jing yuan jin xing quan lian jie , er mei ceng ge shen jing yuan zhi jian wu lian jie , wang luo an you jiao shi shi jiao "

K N N D N N S V M D L B P D B N R B F C N N R N N A N N gai shu ben wen zhu yao jie shao le dang qian chang yong de shen jing wang luo ，zhe xie shen jing wang luo zhu yao you na xie yong tu ，yi ji ge zhong shen jing wang luo de you dian he ju xian xing " 而互连型网络结构中任意两个节点之间都可能存在连接路径因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多，可以

er hu lian xing wang luo jie gou zhong ren yi liang ge jie dian zhi jian dou ke neng cun zai lian jie lu jing yin ci ke yi gen ju wang luo zhong jie dian de lian jie cheng du jiang hu lian xing wang luo xi fen wei san zhong qing kuang shen jing wang luo mo xing de fen lei ren gong shen jing wang luo de mo xing hen duo ，ke yi " wang luo de chuan di han shu shi xian xing yu zhi dan yuan 。zhu yao yong lai mo ni ren nao de gan zhi te zheng 。xian xing shen jing wang luo ：shi bi jiao jian dan de yi zhong shen jing wang luo ，you yi ge huo zhe duo ge xian xing shen jing yuan gou cheng 。cai yong xian xing han "

网络的传递函数是线性阈值单元。主要用来模拟人脑的感知特征。线性神经网络：是比较简单的一种神经网络，由一个或者多个线性神经元构成。采用线性函1、BP神经网络BP(BackPropagation)神经网络是一种神经网络学习算法。其由输入层、中间层、输出层组成的阶层型神经网络，中间层可扩展为多层。相邻层之间各神经元进行全连接，而每层各神经元之间无连接，网络按有教师示教