前馈型神经网络模型是指那终在网络中齐处理单元之间的连接都是单向的.而且总是指向网络输出方向的网络模划。这类模V的典型代表就是感知机和自适14线性元‘Adaptive Linear Element. At)ALINE)模型。这里主要介绍自适应线性元模吧。
反演型神经网络模型可以用完备的无向图来表示。从系统的观点看.它是一反演动力学系统.具有极复杂的动力学特性。在反馈型神经网络模型中.我们关心的是其德定性.德定性是神经网络相连存储性质的休现.稳定性意味着完成回忆。
从计算角度来肴.反演型神经网络模型比前馈型神经网络模型具有更强的计算能力。反馈型神经网络模型的典型代表有双向互联存储器、flopfield神经网络模型和海明网络模塑。下面重点介绍Hopfield神经网络模型.
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