神经网络算法的三大类分别是？
神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。
各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具有生物真实性。
循环网络的目的是用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。
循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。
具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。
3、对称连接网络：对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因为它们遵守能量函数定律。
没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。
扩展资料：应用及发展：心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。
生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。
rbf神经网络算法是什么?
RBF神经网络算法是由三层结构组成，输入层至隐层为非线性的空间变换，一般选用径向基函数的高斯函数进行运算；从隐层至输出层为线性空间变换，即矩阵与矩阵之间的变换爱发猫 www.aifamao.com。
RBF神经网络进行数据运算时需要确认聚类中心点的位置及隐层至输出层的权重。通常，选用K-means聚类算法或最小正交二乘法对数据大量的进行训练得出聚类中心矩阵和权重矩阵。
一般情况下，最小正交二乘法聚类中心点的位置是给定的，因此比较适合分布相对规律的数据。而K-means聚类算法则会自主选取聚类中心，进行无监督分类学习，从而完成空间映射关系。
RBF网络特点RBF网络能够逼近任意非线性的函数(因为使用的是一个局部的激活函数。在中心点附近有最大的反应；越接近中心点则反应最大，远离反应成指数递减；就相当于每个神经元都对应不同的感知域)。
可以处理系统内难以解析的规律性，具有很好的泛化能力，并且具有较快的学习速度。
有很快的学习收敛速度，已成功应用于非线性函数逼近、时间序列分析、数据分类、模式识别、信息处理、图像处理、系统建模、控制和故障诊断等。
当网络的一个或多个可调参数（权值或阈值）对任何一个输出都有影响时，这样的网络称为全局逼近网络。由于对于每次输入，网络上的每一个权值都要调整，从而导致全局逼近网络的学习速度很慢，比如BP网络。
什么是BP神经网络？
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BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。
经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。
神经网络算法原理
一共有四种算法及原理，如下所示：1、自适应谐振理论（ART）网络自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。
这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。2、学习矢量量化（LVQ）网络学习矢量量化（LVQ）网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。
该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而在隐含层与输出层之间为部分连接，每个输出神经元与隐含神经元的不同组相连接。
3、Kohonen网络Kohonen网络或自组织特征映射网络含有两层，一个输入缓冲层用于接收输入模式，另一个为输出层，输出层的神经元一般按正则二维阵列排列，每个输出神经元连接至所有输入神经元。
连接权值形成与已知输出神经元相连的参考矢量的分量。4、Hopfield网络Hopfield网络是一种典型的递归网络，这种网络通常只接受二进制输入（0或1）以及双极输入（+1或-1）。
它含有一个单层神经元，每个神经元与所有其他神经元连接，形成递归结构。扩展资料：人工神经网络算法的历史背景：该算法系统是20世纪40年代后出现的。
它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。
BP神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。
而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。
参考资料来源：百度百科——神经网络算法。
神经网络算法是什么?
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Introduction--------------------------------------------------------------------------------神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。
很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。
“神经网络”这个词实际是来自于生物学，而我们所指的神经网络正确的名称应该是“人工神经网络（ANNs）”。在本文，我会同时使用这两个互换的术语。
一个真正的神经网络是由数个至数十亿个被称为神经元的细胞（组成我们大脑的微小细胞）所组成，它们以不同方式连接而型成网络。人工神经网络就是尝试模拟这种生物学上的体系结构及其操作。
在这里有一个难题：我们对生物学上的神经网络知道的不多！因此，不同类型之间的神经网络体系结构有很大的不同，我们所知道的只是神经元基本的结构。
Theneuron--------------------------------------------------------------------------------虽然已经确认在我们的大脑中有大约50至500种不同的神经元，但它们大部份都是基于基本神经元的特别细胞。
基本神经元包含有synapses、soma、axon及dendrites。
Synapses负责神经元之间的连接，它们不是直接物理上连接的，而是它们之间有一个很小的空隙允许电子讯号从一个神经元跳到另一个神经元。
然后这些电子讯号会交给soma处理及以其内部电子讯号将处理结果传递给axon。而axon会将这些讯号分发给dendrites。
最后，dendrites带着这些讯号再交给其它的synapses，再继续下一个循环。如同生物学上的基本神经元，人工的神经网络也有基本的神经元。
每个神经元有特定数量的输入，也会为每个神经元设定权重（weight）。权重是对所输入的资料的重要性的一个指标。
然后，神经元会计算出权重合计值（netvalue），而权重合计值就是将所有输入乘以它们的权重的合计。每个神经元都有它们各自的临界值（threshold），而当权重合计值大于临界值时，神经元会输出1。
相反，则输出0。最后，输出会被传送给与该神经元连接的其它神经元继续剩余的计算。
Learning--------------------------------------------------------------------------------正如上述所写，问题的核心是权重及临界值是该如何设定的呢？
世界上有很多不同的训练方式，就如网络类型一样多。但有些比较出名的包括back-propagation,deltarule及Kohonen训练模式。
由于结构体系的不同，训练的规则也不相同，但大部份的规则可以被分为二大类别-监管的及非监管的。监管方式的训练规则需要“教师”告诉他们特定的输入应该作出怎样的输出。
然后训练规则会调整所有需要的权重值（这是网络中是非常复杂的），而整个过程会重头开始直至数据可以被网络正确的分析出来。监管方式的训练模式包括有back-propagation及deltarule。
非监管方式的规则无需教师，因为他们所产生的输出会被进一步评估。
Architecture--------------------------------------------------------------------------------在神经网络中，遵守明确的规则一词是最“模糊不清”的。
因为有太多不同种类的网络，由简单的布尔网络（Perceptrons），至复杂的自我调整网络（Kohonen），至热动态性网络模型（Boltzmannmachines）！
而这些，都遵守一个网络体系结构的标准。一个网络包括有多个神经元“层”，输入层、隐蔽层及输出层。输入层负责接收输入及分发到隐蔽层（因为用户看不见这些层，所以见做隐蔽层）。
这些隐蔽层负责所需的计算及输出结果给输出层，而用户则可以看到最终结果。现在，为免混淆，不会在这里更深入的探讨体系结构这一话题。
对于不同神经网络的更多详细资料可以看Generation5essays尽管我们讨论过神经元、训练及体系结构，但我们还不清楚神经网络实际做些什么。
TheFunctionofANNs--------------------------------------------------------------------------------神经网络被设计为与图案一起工作-它们可以被分为分类式或联想式。
分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。
更多实际用途可以看ApplicationsintheMilitary中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。联想模式接受一组数而输出另一组。
例如HIR程序接受一个‘脏’图像而输出一个它所学过而最接近的一个图像。联想模式更可应用于复杂的应用程序，如签名、面部、指纹识别等。
TheUpsandDownsofNeuralNetworks--------------------------------------------------------------------------------神经网络在这个领域中有很多优点，使得它越来越流行。
它在类型分类/识别方面非常出色。神经网络可以处理例外及不正常的输入数据，这对于很多系统都很重要（例如雷达及声波定位系统）。很多神经网络都是模仿生物神经网络的，即是他们仿照大脑的运作方式工作。
神经网络也得助于神经系统科学的发展，使它可以像人类一样准确地辨别物件而有电脑的速度！前途是光明的，但现在...是的，神经网络也有些不好的地方。这通常都是因为缺乏足够强大的硬件。
神经网络的力量源自于以并行方式处理资讯，即是同时处理多项数据。因此，要一个串行的机器模拟并行处理是非常耗时的。
神经网络的另一个问题是对某一个问题构建网络所定义的条件不足-有太多因素需要考虑：训练的算法、体系结构、每层的神经元个数、有多少层、数据的表现等，还有其它更多因素。
因此，随着时间越来越重要，大部份公司不可能负担重复的开发神经网络去有效地解决问题。
NN神经网络，NeuralNetworkANNs人工神经网络，ArtificialNeuralNetworksneurons神经元synapses神经键self-organizingnetworks自我调整网络networksmodellingthermodynamicproperties热动态性网络模型++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++网格算法我没听说过好像只有网格计算这个词网格计算是伴随着互联网技术而迅速发展起来的，专门针对复杂科学计算的新型计算模式。
这种计算模式是利用互联网把分散在不同地理位置的电脑组织成一个“虚拟的超级计算机”，其中每一台参与计算的计算机就是一个“节点”，而整个计算是由成千上万个“节点”组成的“一张网格”，所以这种计算方式叫网格计算。
这样组织起来的“虚拟的超级计算机”有两个优势，一个是数据处理能力超强；另一个是能充分利用网上的闲置处理能力。
简单地讲，网格是把整个网络整合成一台巨大的超级计算机，实现计算资源、存储资源、数据资源、信息资源、知识资源、专家资源的全面共享。
什么是人工神经网络及其算法实现方式
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activationfunction）。
每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。
而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
问一下大家神经网络算法有多少种啊，说能科普一下啊