1、神经网络架构与学习方案综述

神经网络架构与学习方案综述

1. 引言

神经网络作为现代计算领域的重要组成部分，已经在多个领域展现出巨大的潜力。现有的神经网络架构可以分为三大类：前馈神经网络（Feed-forward）、反馈神经网络（Feed-back）和自组织神经网络（Self-organizing）。每种类型的神经网络都有其独特的特点和应用场景，下面我们将逐一介绍这些架构及其学习方案。

2. 前馈神经网络

前馈神经网络是最常用的神经网络类型之一，它由一个或多个非线性处理单元层组成，各层之间的连接通过突触权重实现。前馈神经网络的特点是每一层的输出直接作为下一层的输入，因此得名“前馈”。这种架构最早出现在20世纪60年代，例如感知器（Perceptron）和自适应线性元件（Adaline）。

2.1 单层和多层神经网络

单层神经网络通常由一个输入层和一个输出层组成，中间没有隐藏层。相比之下，多层神经网络则包含一个或多个隐藏层，这使得它们能够处理更为复杂的任务。以下是单层和多层神经网络的对比：

特征	单层神经网络	多层神经网络
层次结构	输入层 -> 输出层	输入层 -