神经网络分为四大类

1.前馈神经网络这是一种最基本的神经网络类型，得益于技术的进步和发展，开发人员可以添加更多的隐藏层，而不必太担心其计算时间过长。而在深度学习技术的“教父"Geoff Hinton在1990年推出了反向传播算法之后，前馈神经网络开始得到广泛应用。2.卷积神经网络(CNN) 在卷积神经网络(CNN)普及之前，人们采用很多算法对图像分类。人们过去常常根据图像创建特征，然后将这些特征输入到诸如支持向量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

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，网络按有教师示教的方式进行学习，当一对学习模式提供给网络后，各神经元获得网络的输入响应产生连接权值(Weight)。然后按减小希望输出与实际输出误差的方向，从输出层经各中间层逐层修正各连接权，回到输入层。此过程反复交替进行，直至网络的全局误差趋这里有11种必不可少的知识，它们分为四大类：标准网络，递归网络，卷积网络和自动编码器。标准网络1 | 感知器感知器是所有神经网络中最基础的，是更复

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