修行的功夫2021-07-03 20:09:11

1。監督式學習網路，從問題中取得訓練樣本（包括輸入和輸出變數值），並從中學習輸入與輸出變數兩者之間的關係規則，可以在新樣本中輸入變數值，進而推知其輸出變數值。主要有模型有感知機網路、倒傳遞網路，機率神經網強、學習向量量化網路及反傳遞網路。

2。非監督學習網路，從問題中取得訓練樣本（僅包括輸入變數值），並從中學習輸入變數的分類規則，可以在新樣本中輸入變數值，從而獲得分類資訊。主要模型有自組織映像圖網路、及自適應共振網路。

3。聯想式學習網路，從問題中取得訓練樣本（僅包括狀態變數值），並從中學習內在記憶規則，可以應用於新的安全（不完整的狀態變數值），從而推知其完整的狀態變數值。包括霍普菲爾網路及雙向聯想記憶網路。

4。最適化應用網路，針對問題設計變數值，使其在滿足設計限制下，達到設計目標最佳化的效果。包括霍普菲爾——坦克網強及退火神經網路。