以下是一些最重要的神经网络类型及其应用

[tanjimajha12]

1.前馈神经网络——人工神经元
这是最简单的人工神经网络类型之一。在前馈神经网络中，数据通过不同的输入节点，直到到达输出节点。

换句话说，数据从第一层开始只朝一个方向移动，直到到达输出节点。这也称为前向传播波，通常通过使用分类激活函数来实现。

与更复杂的神经网络不同，前馈神 波斯尼亚和黑塞哥维那手机号码数据库 经网络没有反向传播，数据只朝一个方向移动。前馈神经网络可能只有一层，也可能有隐藏层。

在前馈神经网络中，计算输入及其权重的乘积之和。然后将其馈送到输出。以下是单层前馈神经网络的示例。

神经网络的类型来源 - analyticsindiamag. Com
前馈神经网络——人工神经元
前馈神经网络用于人脸识别和计算机视觉等技术。这是因为这些应用中的目标类别很难分类。

简单的前馈神经网络可以处理含有大量噪声的数据。前馈神经网络的维护也相对简单。

想知道成为数字营销专家的途径吗？
加入免费的数字营销网络研讨会，加速您的职业或业务增长！
日期：3月8日（星期六） |上午 11 点 - 中午 12 点（印度标准时间）
姓名（必需的）
姓名 *
电子邮件（必需的）
电子邮件 *
电话（必需的）
电话 *
2.径向基函数神经网络
径向基函数考虑任意点相对于中心的距离。这种神经网络有两层。在内层，特征与径向基函数相结合。

然后，在计算下一个时间步骤中的相同输出时，将考虑这些特征的输出。下面是一个表示径向基函数神经网络的图表。

神经网络的类型来源 analyticsindiamag. Com
径向基函数神经网络
径向基函数神经网络在电力恢复系统中应用十分广泛。近几十年来，电力系统变得越来越大，越来越复杂。

这增加了停电的风险。该神经网络用于电力恢复系统，以便在最短的时间内恢复电力。

3.多层感知器
多层感知器有三层或更多层。它用于对无法线性分离的数据进行分类。它是一种完全连接的人工神经网络。这是因为每一层中的每个节点都与下一层中的每个节点相连。

多层感知器使用非线性激活函数（主要是双曲正切或逻辑函数）。多层感知器如下所示。