神经网络人工神经网络

神经网络，即人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），是机器学习算法中比较接近生物神经网络特性的数学模型。它由多个神经元相互连接而成的网络，通过调整连接权重和激活函数的方式来学习和模拟人类的智能行为。

神经网络有多种分类方式，例如根据网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络；根据网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络等。其中，前向神经网络是数据挖掘中广泛应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。而反馈神经网络则是另一种常见的神经网络类型。

还有一种前向神经网络的具体实现是径向基函数神经网络，它利用径向基函数作为激活函数，实现复杂的非线性映射关系。另一种反馈神经网络的代表是Hopfield神经网络，它能够存储和检索模式，并具有自修复和自组织的特性。

相关问题

人工神经网络 BP神经网络

BP神经网络是一种人工神经网络学习算法，全称基于误差反向传播算法的人工神经网络。它由多个人工神经元按一定方式连接而成，可以处理复杂的信息。因此，BP神经网络是一种应用最广泛的神经网络类型。在一维反演中，BP神经网络已经得到了广泛的应用。但在二维、三维反演方面，BP神经网络的应用相对较少，主要原因是很难产生全面代表性的样本空间。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [人工神经网络与bp神经网络,BP神经网络算法原理](https://blog.csdn.net/aifans_bert/article/details/126693678)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]

人工神经网络 卷积神经网络

人工神经网络（ANNs）是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。它由连接的处理单元组成，每个处理单元称为一个层，通过不同种类的层之间相互堆叠，形成一个完整的、能够实现一定功能的复杂网络。超过三层的非线性神经网络可以被称为深度神经网络。

卷积神经网络（CNNs）是一种特殊类型的人工神经网络，主要应用于图像处理。与传统的神经网络不同，卷积神经网络具有多层结构，包括输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层。卷积神经网络通过卷积操作和池化操作对输入进行预处理，以提取图像中的特征。