7.人工神经网络的学习方式中，无指导的学习方式与有指导的学习方式的区别是什么？试举例说明。 区别在于是否有来自外部的关于正确性的评价标准（期望输出），以指导学习时连接权的调整方式。 示例：略？

无指导的学习方式通常称为无监督学习，它没有来自外部的关于正确性的评价标准。在无监督学习中，神经网络需要自行寻找数据的结构和规律，并从中学习。例如，聚类算法就是一种无监督学习的方法，它可以把数据集中相似的数据分为一组。

有指导的学习方式通常称为监督学习，它需要有来自外部的关于正确性的评价标准，即期望输出。在监督学习中，神经网络通过与期望输出的差距来调整连接权。例如，在图像分类问题中，神经网络需要根据给定的标注数据（期望输出）进行训练，以便在未来能够正确地对新的图像进行分类。

总之，无监督学习与监督学习的区别在于是否有来自外部的评价标准，这也决定了神经网络的学习方式和调整方式。

相关问题

人工神经网络的学习方式中，无监督的学习方式和有监督的学习方式的区别是什么？试举例说明。

无监督学习和有监督学习是人工神经网络学习方式中两种不同的方法。

无监督学习是指在没有任何标签或者标记的情况下，让神经网络自己去发现输入数据之间的内在结构和规律，从而学习到数据的特征和表示。无监督学习的过程中，神经网络不需要知道正确的输出结果，而是通过最大化数据的概率分布或者最小化数据的重构误差来进行优化。

例如，聚类算法就是一种无监督学习的方法，它可以将相似的数据点分组。在神经网络中，自编码器也是一种常用的无监督学习方法，它可以将输入数据压缩成低维的编码，然后再从编码中重构出输入数据。

相比之下，有监督学习是指在神经网络中，让网络学习输入和输出之间的映射关系。在这种学习方式中，神经网络需要知道正确的输出结果，然后通过调整网络中的参数来最小化预测输出与正确输出之间的误差。有监督学习的目标是让神经网络能够对新的输入进行准确的预测和分类。

例如，在图像分类问题中，我们有一些带有标签的图像数据集，我们将这些图像数据输入到神经网络中，让网络学习到输入和标签之间的映射关系。在训练过程中，我们需要告诉网络哪些图像属于哪个类别，然后通过调整网络中的参数来使得网络能够正确地预测新的图像的类别。

人工神经网络的主要学习方式

人工神经网络的主要学习方式包括监督学习、无监督学习和强化学习。

1. 监督学习：在监督学习中，神经网络从带有标签的训练数据中学习，目标是尽可能准确地预测标签。在训练过程中，神经网络会不断调整权重和偏差，以最小化预测值与真实值之间的误差。

2. 无监督学习：在无监督学习中，神经网络从未标记的数据中学习。目标是在数据中发现模式和结构，以帮助数据聚类和降维等任务。无监督学习有许多方法，包括自组织映射和稀疏编码等。

3. 强化学习：在强化学习中，神经网络学习通过与环境互动来最大化奖励信号。在这种情况下，神经网络被视为智能体，它通过选择行动来最大化奖励。强化学习可以用于许多任务，例如游戏和机器人控制。