用来分类的神经网络有哪些

㈠ 神经网络的分类

网络分类人工神经网络按其模型结构大体可以分为前馈型网络也称为多层感知机网络）和反馈型网络(也称为Hopfield网络）两大类，前者在数学上可以看作是一类大规模的非线性映射系统，后者则是一类大规模的非线性动力学系统。它们的结构模型如图1、图2所示，图中圆圏代表神经元，其间的有向连线代表神经元突触。按照学习方式，人工神经网络又可分为有导师学习和无导师学习两类；按工作方式则可分为确定性和随机性两类；按时间特性还可分为连续型或离散型两类，等等。

㈡ 简述神经网络的分类,试列举常用神经的类型。

神经网络老派蚂是一种通用机器学习模型，是一套特定的算法集，在机器学习领域掀起了一场变革，本身就是普通函数的逼近，可以应用到任何机器学习输入到输出的复杂映射问题。

一般来说，神经网络架构可分为3类：

1、前馈神经网络：侍埋是最常见的类型，第一层为输入，最后一层为输出。如果有多个隐藏层，则称为“深度”神经网络。它能够计算出一系列事件间相似转变的变化，每层神经元的活动是下一层的非线性函数。

• 监督学习（Supervised Learning）：使用有标记的数据集进行训练，输出结果与实际值进行比较来计算误差。

• 无监督学习（Unsupervised Learning）：使用没有标记的数据集进行训练，目的羡漏是发现数据之间的潜在关系。

• 强化学习（Reinforcement Learning）：通过奖惩机制进行学习，训练模型执行正确的动作以达到最大化预期奖励的目标。