2.前馈型神经网络与反馈型神经网络

       随着神经网络的不断发展,越来越多的人工神经网络模型也被创造出来了,其中,具有代表性的就是前馈型神经网络模型以及反馈型神经网络模型。

      1.前馈型神经网络模型

      前馈神经网络(Feedforward Neural Network),简称前馈网络,是人工神经网络的一种。在此种神经网络中,各神经元从输入层开始,接收前一级输入,并输出到下一级,直至输出层。整个网络中无反馈,可用一个有向无环图表示。

      前馈神经网络采用一种单向多层结构,其拓扑结构如图1所示。其中每一层包含若干个神经元,同一层的神经元之间没有互相连接,层间信息的传送只沿一个方向进行。其中第一层称为输入层。最后一层为输出层.中间为隐含层,简称隐层。隐层可以是一层。也可以是多层

图1 前馈型神经网络模型拓扑结构

      2.反馈型神经神经网络

       反馈神经网络是一种反馈动力学系统。在这种网络中,每个神经元同时将自身的输出信号作为输入信号反馈给其他神经元,它需要工作一段时间才能达到稳定。Hopfield神经网络是反馈网络中最简单且应用广泛的模型,它具有联想记忆的功能,如果将李雅普诺夫函数定义为巡游函数,Hopfield神经网络还可以用来解决快速寻优问题,Hopfield网络可以分为离散型Hopfield网络和连续型Hopfield网络,其中,离散型Hopfield网络拓扑结构如图2所示。


图2 离散型Hopfield网络
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