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1.人工神经网络概述-网络拓扑,网络拓扑是指网络的结构以及神经元之间的连接方式,根据连接方式不同,可分为反馈型人工神经网络和非反馈型人工神经网络。前馈型神经网络、反馈网络和竞争学习网络具体包括如图示。
2.BP神经网络与RBF神经网络-单层感知器,由单层感知器——双层感知器——多层感知器——BP神经网络——RBF神经网络来了解。
3.单层感知器简称SLP,可作为分类器。单输出的SLP,其结构就是单个人工神经元。输入的N个元可谓连续的或二进制的标量信号,具体图表含义如图示。
4.双层感知器实际上实用的最简单的M类分类的感知器也应该是一种双层神经网络模型。它是一个两层前馈神经网络,一层为输入层,另一层具有计算单元,可通过监督学习建立模式判别的能力。
5.多层感知器不能用一超平面完善分割时,需用更复杂结构的感知器,即所谓的“多层感知器”。多层感知器网是由若干层感知器以及可修正的权连接而构成的多层前馈网络。
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《BP神经网络与RBF神经网络-SPSS数据分析入门手册》
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