神经网络的算法有哪几种

⑴神经网络算法原理

一共有四种算法和原理：

1．自适应共振理论（ART）网络

自适应共振理论（ART）网络有不同的计划。 郑米ART-1网络包含两层，输入层和输出层。 这两层完全互连，连接发生在前向（从下到上）和反馈（从上到下）方向。

2.学习向量量化网络（LVQ）

学习向量量化网络（LVQ），由三层神经元组成，分别是输入转换层、隐藏层和输出层。 该网络在输入层和隐藏层之间完全连接，在隐藏层和输出层之间部分连接，每个输出神经元连接到不同的隐藏神经元组。

3.Kohonen网络

Kohonen网络或自组织特征图网络包含两层，一个输入缓冲层用于接收输入模式，另一个是输出层。 输出层神经网络。 这些元素通常排列成规则的二维数组，每个输出神经元都连接到所有输入神经元。 连接权重形成连接到已知输出神经元的参考向量的分量。

4.Hopfield网络

Hopfield网络是一个典型的递归网络。 该网络通常只接受二进制输入（0或1）和双极性输入（+1或-1）。 它包含单层神经元，每个神经元都连接到所有其他神经元，形成递归结构。

高级信息：

人工神经网络算法的历史背景：

这个算法系统是在20世纪40年代以后发展起来的。 它由众多连接权值可调的神经元组成，具有大规模并行处理、分布式信息存储和良好的自学习能力等特点。

BP算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督学习算法。 BP神经网络算法理论上可以逼近任何函数。 基本结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。

网络的中间层数、每层处理单元数以及网络的学习系数等参数都可以根据具体情况进行调整，非常灵活，可以用于优化、信号处理和模式识别以及智能控制、故障诊断等诸多领域，具有广泛的应用前景。

参考来源：百度百科-神经网络算法

⑵简述人工神经网络的主要学习算法及含义？【答】：人工神经网络的主要学习算法有春派导师学习算法、无教师学习算法、强化学习算法。 导师学习算法根据所需网络输出与实际网络输出之间的差异来调整神经元之间连接的强度或权重。 强化学习算法是导师学习的一个特例，其中教师不需要提供目标输出；无教师学习算法不需要知道预期输出。