神經網路是一種通用機器學習模型，是一套特定的演算法集，在機器學習領域掀起了一場變革，本身就是普通函式的逼近，可以應用到任何機器學習輸入到輸出的複雜對映問題。一般來說，神經網路架構可分為3類：
2、迴圈神經網路：各節點之間構成迴圈圖，可以按照箭頭的方向回到初始點。迴圈神經網路具有複雜的動態，難以訓練，它模擬連續資料，相當於每個時間片段具有乙個隱藏層的深度網路，除了在每個時間片段上使用相同的權重，也有輸入。網路可以記住隱藏狀態的資訊，但是很難用這點來訓練網路。
3、對稱連線網路：和迴圈神經網路一樣，但單元間的連線是對稱的（即在兩個方向的連線權重相同），它比迴圈神經網路更容易分析，但是功能受限。沒有隱藏單元的對稱連線的網路被稱為「hopfiels網路」，有隱藏單元的對稱連線的網路則被稱為「波茲曼機器」。
什麼是神經網路，深度神經網路怎麼分類的，主要是做什麼的？
人工神經網路的架構，主要由哪幾部分組成？
人工神經網路是什麼，人工神經網路的的優點有哪些？
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人工神經網路模型主要分為幾類，都有什麼優點？
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神經網路模型是什麼，神經網路模型有什麼吸引力？這篇文章對這兩個問題做細緻的講解。神經網路模型是以神經元的數學模型為基礎來描述的。神經網路模型 artificialnuearlnewtokr s,是對人類大腦系統的一階特性的一種描。簡單地講,它是乙個數學模型。神經網路模型由網路拓撲 節點特點和學習規則...