前馈型人工神经网络

❶ 前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系

一、计算方法不同

1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。

2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。

3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。

二、用途不同

1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。

2、BP神经网络：

（1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数；

（2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；

（3）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类；

（4）数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储。

3、卷积神经网络：可应用于图像识别、物体识别等计算机视觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等领域。

联系：

BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络，三者都属于人工神经网络。因此，三者原理和结构相同。

三、作用不同

1、前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数．而且可以精确实现任意有限训练样本集。

2、BP神经网络：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。

3、卷积神经网络：具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。

(1)前馈型人工神经网络扩展阅读：

1、BP神经网络优劣势

BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。

①学习速度慢，即使是一个简单的问题，一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。

②容易陷入局部极小值。

③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。

④网络推广能力有限。

2、人工神经网络的特点和优越性，主要表现在以下三个方面

①具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

②具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

③具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

❷ 神经网络的分类

网络分类人工神经网络按其模型结构大体可以分为前馈型网络也称为多层感知机网络）和反馈型网络(也称为Hopfield网络）两大类，前者在数学上可以看作是一类大规模的非线性映射系统，后者则是一类大规模的非线性动力学系统。它们的结构模型如图1、图2所示，图中圆圏代表神经元，其间的有向连线代表神经元突触。按照学习方式，人工神经网络又可分为有导师学习和无导师学习两类；按工作方式则可分为确定性和随机性两类；按时间特性还可分为连续型或离散型两类，等等。

❸ 前馈型神经网络和反馈型神经网络之间的联系和区别

前馈型神经网络和反馈型神经网络都是人工神经网络的一种，但它们在神经元之间连接的方式和信息传递的方式上存在区别。具体来说：

1、连接方式不同：前馈型神经网络中，神经元之间只存在向前的连接，即输入层的神经元只与隐藏层的神经元相连，隐藏层的神经元也只与输出层的神经元相连。而反馈型神经网络中，神经元之间可能存在循环连接，因此信息可以在神经燃大元之间反复传递。

2、信息传递方式不同：前馈型神经网络的信息传递是单向的，从输入层到输出层，没有回馈。而反馈型神经网络存在反馈机制，信息可以从输出层返回到输入层或中间层，并影响网络的输出结果。

3、应用场景不同：由于反馈型神经网络具有记忆功能，能够处理带有时序关系的数据，因此祥段备在语音识别、时间序列预测等领域有着广泛的应用。而前馈型神经网络则更适合处理非时序数据问题，如图像分类、文本分类等。

4、并行计算能力强：人工神经网络的计算过程可以进行并行处理，能够处理大量的数据和高维度的数据。

5、可自适应：人工神经网络可以根据不同的任务和需求进行自适应调整，能够有效地处理不同类型的数据和问题。

6、模式识别能力强：人工神经网络可以通过学习和训练来识别和分类不同的模式和对象，能够应用于图像识别、语音识别等领域。

总的来说，人工神经网络具有适应性强、学习能力强、容错性好、计算能力强等优点，可以应用于多种领域和问题中。同时，由于其模拟人脑神经元的方式，也有一定的生物学启示意义。