神经网络的分类概率趋向0或1（神经网络的分类）

大家好，小皮来为大家解答以上问题。神经网络的分类概率趋向0或1，神经网络的分类这个很多人还不清楚，现在一起跟着小编来瞧瞧吧！

1、 BP神经网络：BP神经网络是一种神经网络学习算法。

2、 它是由输入层、中间层和输出层组成的分层神经网络，中间层可以扩展为多层。

3、 RBF(径向基函数)神经网络：RBF-径向基函数神经网络是一个三层前馈网络，只有一个隐层。

4、 它模拟了人脑中局部调整和覆盖接收区域的神经网络结构。

5、 感知器神经网络：是具有单层计算神经元的神经网络，网络的传递函数是线性阈值单元。

6、 主要用于模拟人脑的感知特性。

7、 线性神经网络：是一种比较简单的神经网络，由一个或多个线性神经元组成。

8、 线性函数用作传递函数，因此输出可以是任何值。

9、 自组织神经网络：自组织神经网络包括自组织竞争网络、自组织特征映射网络和学习矢量量化。

10、 K-最近邻算法：K-最近邻分类算法，是理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。

关于神经网络的分类概率趋向0或1，神经网络的分类的介绍到此结束，希望对大家有所帮助。