1樓：福瑞宜數智
前饋式神經網路和反饋式神經網路是兩種主要的神經網路架構。
前饋式神經網路是資訊在網路中單向流動的結構，它的資訊只能從輸入層流向輸出層。常見的遲掘慎前饋式神經網路有多層感知器和卷積神經網路。
反饋散鎮式神經網路是資訊在網路中雙碼敬向流動的結構，資訊可以從輸入層流向輸出層，也可以從輸出層流回輸入層。常見的反饋式神經網路有迴圈神經網路和遞迴神經網路。
前饋式神經網路適用於靜態任務，而反饋式神經網路適用於動態任務。
2樓：網友
前饋式神經網路和反饋式神經網路的主要區別在於神經元的狀態更新方式不同。前饋式神經網路的神經元狀態更新只依賴於輸入，而反饋式神經網路的神經元狀態更新不僅依賴於輸入，還依賴於神經元自身的狀態。反饋式神經網路中的神經元具有記憶功能，在不同時刻具有不同的狀態。
前饋式神經網路可以看做是乙個函式，通過簡單非線性函式的多次複合，實現輸入空間到輸出空間的複雜對映。常見的前饋神經網路包括卷積神經網路（cnn）、全連線神經網路（fcn）、生成對抗網路（gan）等。
反饋神經網路中的資訊傳播可以是單向也可以是雙向傳播，因此可以用乙個有向迴圈圖或者無向圖來表示。常見的反饋神經網路包括迴圈神經網路（rnn）、hopfield網路和玻爾茲曼機。而為了進一步增強記憶網路的記憶容量，可以映入外部記憶單元和讀寫機制，用來儲存輪殲一些網路的中間狀態，稱為記憶增強網路，比如神經圖靈機。
異同點如下：
1、前饋神經網路的神經元狀態更新只依賴於輸入，而反饋神經網路的神經元狀態更新不僅依賴於輸入，還依賴於神經元自身的狀態。
2、反饋神經網路中的神經元具有記憶功能，在不同時刻具有不同的狀態。
3、前饋神經網路可以看做是乙個函式，通過簡單非線性函式的多次複合，實現輸入空間到輸出空間的複雜對映。常見的前饋神經網路包括卷積神經網路（cnn）、全連線神經網路（fcn）、生成對抗網臘碼衝絡（gan）等。
4、反饋神經網路中的資訊傳播可以是單向也可以是雙向傳播，因此可以用乙個有向迴圈圖或者無向圖來表示。常見的反饋神經網路包模差括迴圈神經網路（rnn）、hopfield網路和玻爾茲曼機。
前饋型神經網路和反饋型神經網路之間的聯絡和區別
3樓：1123456熱熱熱
前饋型神經網路和反饋型神經網路都是人工神經網路的一種，但它們在神經元之間連線的方式和資訊傳遞的方式上存在區別。具體來說：
1、連線方式不同：前饋型神經網路中，神經元之間只存在向前的連線，即輸入層的神經元只與隱藏層的神經元相連，隱藏層的神經元也只與輸出層的神經元相連。而反饋型神經網路中，神經元之間可能存在迴圈連線，因此資訊可以在神經燃大元之間反覆傳遞。
2、資訊傳遞方式不同：前饋型神經網路的資訊傳遞是單向的，從輸入層到輸出層，沒有回饋。而反饋型神經網路存在反饋機制，資訊可以從輸出層返回到輸入層或中間層，並影響網路的輸出結果。
3、應用場景不同：由於反饋型神經網路具有記憶功能，能夠處理帶有時序關係的資料，因此祥段備在語音識別、時間序列**等領域有著廣泛的應用。而前饋型神經網路則更適合處理非時序資料問題，如影象分類、文字分類等。
總的來說，前饋型神經網路和反饋型神經網路都有各自的優勢和應用場景。在實際問題中，需要根據具體需求選擇合適的神經網路模型來解決問題。
人工神經網路是由多個類似於神經元的處理單元組成的計算模型。它的特點和優越性如下：
1、適應非線性問題：人工神經網路可以模擬複雜的非線性關係，能夠應用於一些傳統方法難以解決的問題。
2、學習能力強：人工神經網路具有學習能力，可以通過不斷地修改連線權值和調整偏置來提高自身的效能和準確率。
3、容錯性好：人工神經網路對於輸入資料中的雜訊和干擾具有一定的容忍度，可以在資料存在一定程度的誤差時謹毀仍能保持較好的表現。
4、平行計算能力強：人工神經網路的計算過程可以進行並行處理，能夠處理大量的資料和高維度的資料。
5、可自適應：人工神經網路可以根據不同的任務和需求進行自適應調整，能夠有效地處理不同型別的資料和問題。
6、模式識別能力強：人工神經網路可以通過學習和訓練來識別和分類不同的模式和物件，能夠應用於影象識別、語音識別等領域。
總的來說，人工神經網路具有適應性強、學習能力強、容錯性好、計算能力強等優點，可以應用於多種領域和問題中。同時，由於其模擬人腦神經元的方式，也有一定的生物學啟示意義。
2.前饋型神經網路與反饋型神經網路
4樓：戶如樂
隨著神經網路的不斷發展，越來越多的人工神經網陵運橘絡。
模型也被創造出來了，其中，具有代表性的就是前饋型神經網路模型以及反饋型神經網路模型。
1.前饋型神經網路模型。
前饋神經網路。
feedforward neural network），簡稱前饋網路。
是人工神經網路的一種。在此種神經網路中，各神經元從輸入層開始，接收前一級輸入，並輸出到下一級，直至輸出層。整個網路中無反饋，可用乙個有向無環圖表示。
前饋神經網路採用一種單向多層結構，其拓撲結構如圖1所示。其中每一層包含若干個神經元，同一層的神經元之間沒有互相連線，層間資訊的傳送只沿乙個方向進行。其中第一層稱為輸入尺團層。
最後一層為輸出層．中間為隱含層，簡稱隱層。悄唯隱層可以是一層。也可以是多層。
2.反饋型神經神經網路。
反饋神經網路是一種反饋動力學系統。
在這種網路中，每個神經元同時將自身的輸出訊號作為輸入訊號反饋給其他神經元，它需要工作一段時間才能達到穩定。hopfield神經網路是反饋網路中最簡單且應用廣泛的模型，它具有聯想記憶的功能，如果將李雅普諾夫函式定義為巡遊函式，hopfield神經網路還可以用來解決快速尋優問題，hopfield網路可以分為離散型hopfield網路和連續型hopfield網路，其中，離散型hopfield網路拓撲結構。
前饋型神經網路中的各個層之間是()的,反饋型神經網路中各個層之間是()的
5樓：黃楊扁擔
前饋型神經網路中的各個層之間是單向連線的，反饋型神經網路中各個層之間是迴圈連線的。
前饋型神經網路中的各個層之悉殲纖間是單向連線的（unidirectional），即資訊從輸入層到輸出層單向流動，每一層的節點都只連線到下一層的節點，不會回溯到之前的層。
反饋型神經網路中各個層之間是迴圈連線的（recurrent），節點可以與同一層的或之前層的節點相連，資訊可以沿任意方向流經網路。這種反饋機制使得網路可以處理時間序列和遞迴資料，例如語音識別、**語音、自然語言處理等任務。
前饋型神經網路是一種最早出現的神經網路，它由各層次的神經元組成，在網路中各個神經元之間是單向連線的。即資訊從輸入層開始，每一層的神經元經過加權處理，傳遞到下一層，經過多層的計算後，最終輸出到輸出層。在前饋型神經網路中，資料只能單向通過，不會直接返回到之前層，也不會進一步對網路的結果進行調整。
反饋型神經網路則很好地解決了前饋型神經網路中的某些問題，是一改猛種能夠處理時間序列資訊的神經網路。反饋型神經網路中各個神經元之間是迴圈連線的，即相鄰神經元之間不限於單向傳遞資訊，而是可以互相聯絡，組成乙個複雜的時空網路結構。
神經網路的重要性
1、強大的學習和**能力：神經網路具有很強的學習和**能力，可以通過大量的資料進行訓練，從而對未知的資料進行**和分類。
2、適應性強：神經網路具有適應性強的特點，可以自主調整網路的權重和結構，適應不同場景的資料處理需求，這種自適應性在許多實際應用中具有重要意義。
3、有效地處理多維資料：神經網路可以有效地處理具有多個變數和複雜關係的資料，對於分類、迴歸、聚類等任務具有獨特的優勢。
4、廣泛的應用領域：神經網路在影象識別、語音識別、文字處理、語言生成、自動駕駛等領域有廣泛的應用，如人臉識別、語音助手和智慧型客服等。
5、推動人工智慧發展：神經網路是推動人工智慧發展的核心技術，它可以實現機器學習、自然語言處理、計算機視覺等眾多人睜仿工智慧型應用。
BP神經網路能不能有輸入,輸出,BP神經網路能不能有乙個輸入,4個輸出
可以是可以,但沒有意義啊。神經網路解決的是大量非線性相關聯輸入的問題,乙個輸入沒有什麼意思,權值閾值沒什麼好調整地。當然可以,n個輸入,m個輸出 應該可以,畢竟理論就是那樣的。為什麼神經網路識別數字用10個輸出而不是4個 單個網路就能識別所有數字,不是每個數字訓練 乙個網路,而是所有數字的訓練樣本來...
關於matlabBP神經網路的問題
樓主你好,t是理想輸出,而q是訓練後的實際輸出 主要看你的學習函式 訓練目標 收斂速度有關,誤差還是有的,那要看你的收斂的目標了 希望對你有幫助 不一定的。一般都有誤差的。自己用matlab實現的bp神經網路演算法,無法得到預期的效果,主要是誤差太大 lr 0.05 lr為學習速率 baierr g...
bp神經網路Matlab實現總是達不到精度，請問應該要怎麼
更改引數 抄，如修改學習率 更換訓練函式如trainlm等。更改結構 增加隱層節點數 甚至增加隱層數，可以做成雙隱層。bp back propagation 神經網路是86年由rumelhart和mccelland為首的科學家小組提出，是一種按誤差逆傳播演算法訓練的多層前饋網路，是目前應用最廣泛的神...