简述人工神经网络的结构。神经网络可以多种方式分类，比如根据网络性能可以分为连续和离散网络、确定性和随机网络，根据网络拓扑可以分为前向神经网络和反馈神经网络，本章简要介绍了前馈神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络，神经网络可以指两种，一种是生物神经网络，一种是人工神经网络。
神经网络模型的分类人工神经网络的模型有很多种，可以根据不同的方法进行分类。其中，两种常见的分类方法是根据网络连接的拓扑结构分类和根据网络内部的信息流方向分类。1根据网络的拓扑结构，即神经元之间的连接方式，对网络的拓扑结构进行分类。按照这个分类，神经网络结构可以分为层级结构和互联结构两大类。具有层次结构的神经网络根据功能和顺序的不同，将神经元分为输出层、中间层(隐层)和输出层。
可以根据需要设计成一层或多层；最后一个隐层将信息传递给输出层的神经元，进一步处理后将信息处理结果输出给外界。在互联网络结构中，任意两个节点之间可能存在连接路径，因此互联网络可以根据网络中节点的连接程度细分为三种情况:全互联、局部互联和稀疏连接。根据网络信息流方向的分类，可分为前馈网络和反馈网络两种。
1、ConvolutionalNeuralNetwork (CNN)是一种前馈神经网络，其人工神经元可以在一部分覆盖范围内对周围单元做出反应，对于大规模图像处理具有优异的性能。2.卷积神经网络的基本结构由以下几部分组成:输入层、卷积层、池层、激活功能层和全连接层。3.目前卷积神经网络一般是由卷积层、汇聚层和全连接层重叠而成的前馈神经网络，采用反向传播算法进行训练。
3、几种常见的循环 神经网络结构RNN、LSTM、GRUTFIDF矢量一般在传统的文本处理任务中作为特征输入。显然，这样的表示实际上失去了输入文本序列中每个单词的顺序。在神经网络建模过程中，一般的前馈神经网络，如卷积神经网络，通常接受一个固定长度的向量作为输入。卷积神经网络在对文本数据建模时，输入变长的字符串或词串，然后通过滑动窗口和池化将原始输入转化为定长的向量表示，可以捕捉到原始文本中的一些局部特征，但仍然很难学习到两个词之间的长距离依赖关系。
它模拟阅读一篇文章的顺序，从前向后阅读文章中的每一个单词，将前面读到的有用信息编码到状态变量中，使其具有一定的记忆能力，能够更好地理解后面的文字。它的网络结构如下图所示:从图中可以看出，T是时间，X是输入层，S是隐含层，O是输出层，矩阵W是隐含层的最后一个值作为这个输入的权重。
4、神经网络模型的解剖在人体内，神经元的结构形式并不完全相同；但是，无论结构形式如何，神经元都是由一些基本成分组成的。神经元的生物解剖可以由图11所示的结构来表示。从图中可以看出，神经元由细胞体、树突和轴突组成。从细胞体伸出的最长的管状纤维称为轴突。轴突最长可达1米多。轴突是将神经元兴奋的信息传递给其他神经元的出口。突触是一种连接一个神经元和另一个神经元并传递信息的结构。
由突触前成分、突触间隙和突触后成分组成。突触前成分是一个神经元的轴突末梢。突触间隙是突触前成分和突触后成分之间的距离空间，间隙一般为200300。突触后成分可以是细胞体、树突或轴突。突触的存在说明两个神经元的细胞质不是直接相连的，两个神经元是通过突触的结构界面相互连接的。有时，突触也被视为神经元之间的连接。目前根据神经生理学研究发现，神经元及其突触至少有四种不同的行为。
5、神经网络是什么?神经网络可以指向两种，一种是生物神经网络，一种是人工神经网络。生物神经网络:一般指生物大脑神经元、细胞、触点等组成的网络。，用来产生生物意识，帮助生物思考和行动。人工神经网络(ANN)是一种算法数学模型，模仿动物神经网络的行为特征，进行分布式并行信息处理。神经网络是一种基于人脑的机器学习。简单来说，就是创建一个人工神经网络，让计算机通过一种算法融合新的数据进行学习。
6、简述人工神经网络的结构形式神经网络可以以多种方式分类。比如根据网络性能可以分为连续和离散网络，确定性和随机网络，根据网络拓扑可以分为前向神经网络和反馈神经网络。本章简要介绍了前馈神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。前馈神经网络是数据挖掘中广泛使用的网络，其原理或算法也是许多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络是一种前向神经网络。
Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动态系统，已成功应用于联想记忆和优化计算。针对优化计算中的局部极小问题，提出了模拟退火算法。Baltzmann机是具有随机输出单元的随机神经网络。串行Baltzmann机可以看作是二次组合优化问题模拟退火算法的具体实现，也可以模拟外界的概率分布，实现概率意义上的联想记忆。
7、卷积神经网络的结构、尺寸(摘自CS231n课程笔记)最常见的形式是将一些卷积层和ReLU层放在一起，然后是池化层，然后重复这个过程，直到图像在空间上缩小到足够小的尺寸。在某处过渡到完全连接的层也是常见的。最后输出全连接层，比如分类得分。换句话说，最常见的卷积神经网络结构如下:INPUT>[[CONV>RELU]*N>POOL？
指可选的汇聚层。其中N>0，通常为N0，K>0，通常为。
