bp神经网络原理,循环神经网络原理 _神经网络

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神经网络算法原理：

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一共有四种算法及原理，如下所示：
【bp神经网络原理,循环神经网络原理】1、自适应谐振理论网络
自适应谐振理论网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向和反馈两个方向进行。
2、学习矢量量化网络
学习矢量量化网络，它由三层神经元组成，即输入转换层、隐含层和输出层。该网络在输入层与隐含层之间为完全连接，而在隐含层与输出层之间为部分连接，每个输出神经元与隐含神经元的不同组相连接。
3、Kohonen网络
Kohonen网络或自组织特征映射网络含有两层，一个输入缓冲层用于接收输入模式，另一个为输出层，输出层的神经元一般按正则二维阵列排列，每个输出神经元连接至所有输入神经元。连接权值形成与已知输出神经元相连的参考矢量的分量。
4、Hopfield网络
Hopfield网络是一种典型的递归网络，这种网络通常只接受二进制输入以及双极输入。它含有一个单层神经元，每个神经元与所有其他神经元连接，形成递归结构。
扩展资料：
人工神经网络算法的历史背景：
该算法系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织自学习能力等特点。
BP算法又称为误差反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。
而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许多领域都有着广泛的应用前景。
参考资料来源：百度百科——神经网络算法
神经网络算法原理？：

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神经网络预测学习样本中的驾驶行为特征。如图显示了某个驾驶场景的行驶路径深度学习训练，通过神经网络可以学习驾驶人的行为，并根据当前获取的环境信息决策行驶轨迹，进而可以控制车辆的转向、制动、驱动实现轨迹跟踪。
rbf神经网络原理是什么？：

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rbf神经网络原理是用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间，这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间，而不需要通过权连接。
当RBF的中心点确定以后，这种映射关系也就确定了。而隐含层空间到输出空间的映射是线性的，即网络的输出是隐单元输出的线性加权和，此处的权即为网络可调参数。其中，隐含层的作用是把向量从低维度的p映射到高维度的h ，这样低维度线性不可分的情况到高维度就可以变得线性可分了，主要就是核函数的思想。
RBF神经网络的隐节点
RBF神经网络的隐节点采用输入模式与中心向量的距离作为函数的自变量，并使用径向基函数作为激活函数。神经元的输入离径向基函数中心越远，神经元的激活程度就越低。
RBF网络的输出与部分调参数有关，譬如，一个wij值只影响一个yi的输出， RBF神经网络因此具有“局部映射”特性。
神经网络原理及应用：