神經網絡的分類

【神經網絡的分類】BP神經網絡:BP 神經網絡是一種神經網絡學習算法 。其由輸入層、中間層、輸出層組成的階層型神經網絡,中間層可擴展為多層 。RBF(徑向基)神經網絡:徑向基函數(RBF-Radial Basis Function)神經網絡是具有單隱層的三層前饋網絡 。它模擬了人腦中局部調整、相互覆蓋接收域的神經網絡結構 。感知器神經網絡:是一個具有單層計算神經元的神經網絡,網絡的傳遞函數是線性閾值單元 。主要用來模擬人腦的感知特征 。線性神經網絡:是比較簡單的一種神經網絡,由一個或者多個線性神經元構成 。采用線性函數作為傳遞函數,所以輸出可以是任意值 。自組織神經網絡:自組織神經網絡包括自組織競爭網絡、自組織特征映射網絡、學習向量量化等網絡結構形式 。K近鄰算法: K最近鄰分類算法,是一個理論上比較成熟的方法 , 也是最簡單的機器學習算法之一 。