​神经网络实例集

资 源 简 介

​神经网络实例集

详 情 说 明

神经网络是一种模拟人脑神经元连接方式的计算模型，在处理复杂问题时展现出强大的学习能力。本文介绍的实例集涵盖了多种典型神经网络结构和应用场景。

单层线性神经网络是最基础的神经网络结构，适合初学者理解权重调整和误差反向传播的基本原理。感知器作为单层网络的代表，可以处理较复杂输入向量的分类问题，通过调整权重实现数据在特征空间的线性划分。

当面对更复杂的分类边界时，基于感知器的改进网络能够通过增加隐含层或调整激活函数来提升分类性能。这类网络在模式识别领域有广泛应用。

BP网络（反向传播网络）是包含隐含层的多层前馈网络，特别适合函数逼近任务。通过误差反向传播算法，网络能够逐步调整各层权重，最终实现对目标函数的精确拟合。

自组织特征映射网络（SOM）属于无监督学习网络，能够自动发现输入数据中的拓扑结构和聚类特征，在数据降维和可视化分析中具有独特优势。

这些实例展示了神经网络从基础到进阶的完整学习路径，覆盖了监督学习和无监督学习两大范式，为掌握神经网络的核心算法提供了实践参考。