神经网络有哪些主要分类规则并如何分类? % [0 F- }1 q; I. m0 [神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多,可以按照不同的方法进行分类。其中,常见的两种分类方法是,按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。 D# d9 _% { v$ C" U" s: w
' n" c3 K0 P, d! X9 k( j* {1按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构,即神经元之间的连接方式。按此划分,可将神经网络结构分为两大类:层次型结构和互联型结构。# ~1 i. V! V% J4 v, M' S
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层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层(隐层)、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息,并传给中间各隐层神经元;隐层是神经网络的内部信息处理层,负责信息变换。 B/ z8 Q! U2 v, ~$ S
% p3 b, a4 v, P# x. }根据需要可设计为一层或多层;最后一个隐层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。 T5 P# Y2 O% Y% C
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而互连型网络结构中,任意两个节点之间都可能存在连接路径,因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况:全互连型、局部互连型和稀疏连接型2按照网络信息流向分类从神经网络内部信息传递方向来看,可以分为两种类型:前馈型网络和反馈型网络。& w7 y; ]. e9 }& v
' ?. K- B! ]' f1 q1 Z" _4 _2 d; j" n单纯前馈网络的结构与分层网络结构相同,前馈是因网络信息处理的方向是从输入层到各隐层再到输出层逐层进行而得名的。) X/ ?* V7 b1 J6 F& u
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前馈型网络中前一层的输出是下一层的输入,信息的处理具有逐层传递进行的方向性,一般不存在反馈环路。因此这类网络很容易串联起来建立多层前馈网络。反馈型网络的结构与单层全互连结构网络相同。4 z7 m U' `" J+ g
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在反馈型网络中的所有节点都具有信息处理功能,而且每个节点既可以从外界接受输入,同时又可以向外界输出。 1 z: y7 Y6 J$ P. U0 f & ~/ w% S% h! M* ^谷歌人工智能写作项目:神经网络伪原创6 ^& I. E) U! U2 O, I
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人工神经网络分类方法 ' E$ j1 G/ c ]& C4 A$ G9 Y从20世纪80年代末期,人工神经网络方法开始应用于遥感图像的自动分类好文案。 * m& ^- b8 e; Y! x2 A 9 w7 }1 t/ I x目前,在遥感图像的自动分类方面,应用和研究比较多的人工神经网络方法主要有以下几种:(1)BP(BackPropagation)神经网络,这是一种应用较广泛的前馈式网络,属于有监督分类算法,它将先验知识融于网络学习之中,加以最大限度地利用,适应性好,在类别数少的情况下能够得到相当高的精度,但是其网络的学习主要采用误差修正算法,识别对象种类多时,随着网络规模的扩大,需要的计算过程较长,收敛缓慢而不稳定,且识别精度难以达到要求。! o7 s* K* M* [! Z2 k# k; u% F
# u! S. m) Q+ ^9 A8 v/ k+ u& j5 P(2)Hopfield神经网络。属于反馈式网络。主要采用Hebb规则进行学习,一般情况下计算的收敛速度较快。 ( h& v" k! @. u. X$ Q # n; \: `* e& O8 A( ^( Z' e这种网络是美国物理学家J.J.Hopfield于1982年首先提出的,它主要用于模拟生物神经网络的记忆机理。 ! }& q! ~ E8 w2 K $ H4 Q# p, u0 l" dHopfield神经网络状态的演变过程是一个非线性动力学系统,可以用一组非线性差分方程来描述。 . J b0 o# }" N% d4 M3 A& k& L( H5 T2 X2 `" U
系统的稳定性可用所谓的“能量函数”进行分析,在满足一定条件下,某种“能量函数”的能量在网络运行过程中不断地减少,最后趋于稳定的平衡状态。 f" g# t" F( {6 q7 W% x: D 4 P" w7 ?; x- m8 }+ K1 E$ o$ oHopfield网络的演变过程是一种计算联想记忆或求解优化问题的过程。(3)Kohonen网络。 ' w( f$ Z9 v. \, G3 Z9 l( R8 y1 \
这是一种由芬兰赫尔辛基大学神经网络专家Kohonen(1981)提出的自组织神经网络,其采用了无导师信息的学习算法,这种学习算法仅根据输入数据的属性而调整权值,进而完成向环境学习、自动分类和聚类等任务。 ! g/ Z9 G0 }3 I: W$ b& ~; E9 k, T3 B' D2 H% y/ d
其最大的优点是最终的各个相邻聚类之间是有相似关系的,即使识别时把样本映射到了一个错误的节点,它也倾向于被识别成同一个因素或者一个相近的因素,这就十分接近人的识别特性。4 V2 m' x% j; S) |
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怎么用spss神经网络来分类数据' W4 W; V6 T! W; U. Z' z
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用spss神经网络分类数据方法如下:神经网络算法能够通过大量的历史数据,逐步建立和完善输入变量到输出结果之间的发展路径,也就是神经网络,在这个神经网络中,每条神经的建立以及神经的粗细(权重)都是经过大量历史数据训练得到的,数据越多,神经网络就越接近真实。) @" n; K5 c7 u$ Z
4 S6 u2 z. H3 e- E# g4 M5 [; ?神经网络建立后,就能够通过不同的输入变量值,预测输出结果。例如,银行能够通过历史申请贷款的客户资料,建立一个神经网络模型,用于预测以后申请贷款客户的违约情况,做出是否贷款给该客户的决策。 / t7 P) s& T* `# V+ x% }4 s- u R
本篇文章将用一个具体银行案例数据,介绍如何使用SPSS建立神经网络模型,用于判断将来申请贷款者的还款能力。 ! a) E1 m4 A8 p9 a) a% e F! `3 d8 u# M s
选取历史数据建立模型,一般会将历史数据分成两大部分:训练集和验证集,很多分析者会直接按照数据顺序将前70%的数据作为训练集,后30%的数据作为验证集。/ E* @! d2 `7 F! R+ T