反馈神经网络又称,什么是深度神经网络

反馈神经网络又称,什么是深度神经网络

⊙▽⊙ 百度试题题目反馈神经网络又称前馈网络。相关知识点：试题来源：解析错反馈收藏反馈型神经网络简介：反馈型神经网络(recurrent networks)是一种从输出到输入具有反馈连接的神经网络，其结构比前馈网络要复杂得多。典型的反馈型神经网络有Elman网络和Hopfie

∩▂∩ 反馈神经网络(FeedBack NN ):又称递归网络、回归网络，是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。这类网络中，神经元可以互连，有些神经元的输出会被反馈至同层甚递归神经网络(RNN)是两种人工神经网络的总称。一种是时间递归神经网络(recurrent neural network),又名循环神经网络，包括RNN、LSTM、GRU等；另一种是结构递归神经网络(recursive neural network)。

与前馈神经网络相比，反馈神经网络内部神经元之间有反馈，可以用一个无向完全图表示。1985年霍普菲尔德（Hopfield）等人用模拟电子线路实现了Hopfield网络，巴特·柯斯可（Bart Kos2 反馈神经网络——FeedBackNN 又称递归网络、回归网络，是一种将输出经过一步时移再接入到输入层的神经网络系统。这类网络中，神经元可以互连，有些神经元的输出会被反馈至同层甚至

2、连续Hopfieeld神经网络1982年，美国加州理工学院的J.Hopfield教授提出了一种单层反馈神经网络，称为Hopfield网络[1]。Hopfield网络是一种循环的神经网络，从输出到输入有反馈连接RNN反馈神经网络也称循环神经网络，每个时刻网络的输出都可以在下一时刻直接作用到自身，及当前时刻网络的最终结果是该时刻的输入信息与所有历史信息的共同作用的结果，因此RNN可以处理