人工神经网络算法模拟生物神经网络,是一类模式匹配算法,通常用于解决分类和回归问题。人工神经网络是机器学习的一个庞大的分支,有几百种不同的算法(深度学习就是其中的一类算法,我们稍后会单独讨论)。重要的人工神经网络算法包括:感知器神经网络(Perceptron Neural Network)、反向传递(Back Propagation)、Hopfield网络、自组织映射(Self-Organizing Map,SOM),以及学习矢量量化(Learning Vector Quantization,LVQ)。
资料来源:《Python机器学习》,文章链接:https://developer.aliyun.com/article/727175
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