神经网络中哪一种架构有反馈链接，反馈链接是什么

循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种神经网络结构，它具有反馈链接。在循环神经网络中，神经元之间的连接不仅可以从输入层到隐藏层，还可以从隐藏层到隐藏层，从而使得网络在处理序列数据时可以将之前的信息传递给后续的时间步。

循环神经网络的反馈链接是指，每个时间步的隐藏状态都会被作为下一个时间步的输入，并传递给当前时间步的隐藏层进行处理。这种反馈链接可以使得循环神经网络具有记忆能力，从而能够更好地处理序列数据。在训练循环神经网络时，通常采用反向传播算法进行优化，但是由于反馈链接的存在，导致反向传播算法的计算变得非常复杂，因此循环神经网络的训练相对于其他神经网络结构来说更为困难。

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RBF神经网络是一种什么神经网络

RBF神经网络（Radial Basis Function Neural Network）是一种基于径向基函数的神经网络模型。它由输入层、隐藏层和输出层组成。

在RBF神经网络中，隐藏层的神经元使用径向基函数作为激活函数，常用的径向基函数有高斯函数和多项式函数等。隐藏层的神经元负责将输入数据映射到高维特征空间中，通过计算输入数据与每个神经元的距离来确定神经元的激活程度。

隐藏层的输出作为输入传递给输出层，输出层通常是一个线性层，用于进行分类或回归任务。RBF神经网络通过学习隐藏层与输出层之间的权重参数来实现模型的训练。

RBF神经网络具有以下特点：
1. 非线性映射能力：通过径向基函数的非线性映射，可以处理非线性关系的数据。
2. 高维特征空间：隐藏层将输入数据映射到高维特征空间中，有助于提取更丰富的特征信息。
3. 局部逼近能力：每个隐藏神经元只对局部区域有响应，可以实现对不同区域的局部逼近。

埃尔曼神经网络是一种什么神经网络

埃尔曼神经网络是一种反馈型神经网络，也称为Elman递归神经网络，它在前馈式网络的隐含层中增加了一个承接层，作为一步延时的算子，以达到记忆的目的，从而使系统具有适应时变特性的能力，能直接动态反映动态过程系统的特性。埃尔曼神经网络的特点是隐含层的输出通过承接层的延迟与存储，自联到隐含层的输入。这种自联方式使其对历史状态的数据具有敏感性，内部反馈网络的加入增强了网络本身处理动态信息的能力，从而达到动态建模的目的。此外，埃尔曼神经网络能够以任意精度逼近任意非线性映射，可以不考虑外部噪声对系统影响的具体形式，如果给出系统的输入输出数据对，就可以对系统进行建模。