Question

简述神经网络的分类,试列举常用神经的类型。

Answer 1

神经网络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：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。

2、循环神经网络：各节点之间构成循环图，可以按照箭头的方向回到初始点。循环神经网络具有复杂的动态，难以训练，它模拟连续数据，相当于每个时间片段具有一个隐藏层的深度网络，除了在每个时间片段上使用相同的权重，也有输入。网络可以记住隐藏状态的信息，但是很难用这点来训练网络。

3、对称连接网络：和循环神经网络一样，但单元间的连接是对称的（即在两个方向的连接权重相同），它比循环神经网络更容易分析，但是功能受限。没有隐藏单元的对称连接的网络被称为“Hopfiels网络”，有隐藏单元的对称连接的网络则被称为“波兹曼机器”。

按照训练方式分类，常见的神经网络类型包括：

• 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。