神经网络的分类及其应用
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摘 要
本文主要介绍了人工神经网络的概念，并对几种具体的神经网络进行介绍，从它们的提出时间、网络结构和适用范围几个方面来深入讲解。
【关键词】神经网络 感知器网络 径向基网络 反馈神经网络
1 引言
人工神经网络是基于对人脑组织结构、活动机制的初步认识提出的一种新型信息处理体系。它实际上是一个由大量简单元件相互连接而成的复杂网络，具有高度的非线性，能够进行复杂的逻辑操作和非线性关系实现的系统，通过模仿脑神经系统的组织结构以及某些活动机理，人工神经网络可呈现出人脑的许多特征，并具有人脑的一些基本功能，利用这一特性，可以设计处具有类似大脑某些功能的智能系统来处理各种信息，解决不同问题。下面对几种具体的神经网络进行介绍。
2 感知器网络
感知器是由美国学者Rosenblatt在1957年首次提出的，感知器可谓是最早的人工神经网络。感知器具有分层结构，信息从输入层进入网络，逐层向前传递到输出层。感知器是神经网络用来进行模式识别的一种最简单模型，属于前向神经网络类型。
2.1 单层感知器
单层感知器是指只有一层处理单元的感知器，它的结构与功能都非常简单，通过读网络权值的训练，可以使感知器对一组输入矢量的响应达到元素为0或1的目标输出，从而实现对输入矢量分类的目的，目前在解决实际问题时很少被采用，但由于它在神经网络研究中具有重要意义，是研究其他网络的基础，而且较易学习和理解，适合于作为学习神经网络的起点。
2.2 多层感知器
多层感知器是对单层感知器的推广，它能够成功解决单层感知器所不能解决的非线性可分问题，在输入层与输出层之间引入隐层作为输入模式的“内部表示”，即可将单层感知器变成多层感知器。
3 线性神经网络
线性神经网络类似于感知器，但是线性
神经网络的激活函数是线性的，而不是硬限转移函数。因此线性神经网络的输出可以使任意值，而感知器的输出不是0就是1。线性神经网络最早的典型代表就是在1963年由美国斯坦福大学教授Berhard Windrow提出的自适应线性元件网络，它是一个由输入层和输出层构成的单层前馈性网络。自适应线性神经网络的学习算法比感知器的学习算法的收敛速度和精度都有较大的提高，自适应线性神经网络主要用于函数逼近、信号预测、系统辨识、模式识别和控制等领域。
4 BP神经网络
BP神经网络是1986年由以Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出的，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，在人工神经网络的实际应用中，80%～90%的人工神经网络模型采用BP网络或者它的变化形式，它也是前向网络的核心部分，体现了人工神经网络最精华的部分，BP神经网络由信息的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。输入层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传递给中间层各神经元；中间层是内部信息处理层，负责信息变换，根据信息变化能力的需求，中间层可以设计为单隐层或者多隐层结构；最后一个隐层传递到输出层各神经元的信息，经过一步处理后完成一次学习的正向传播处理过程，由输出层向外界输出信息处理结果。当实际输出与期望输出不符时，进入误差的反向传播阶段。误差通过输出层，按误差梯度下降的方式修正各层权值，向隐层、输入层逐层反传。周而复始的信息正向传播和误差反向传播过程，是各层权值不断调整的过程，也是神经网络学习训练过程，此过程一直进行到网络输出的误差减少到可以接受的程度，或者达到预先设定的学习次数为止。
BP网络主要应用于以下方面：
（1）函数逼近：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络逼近一个函数。
（2）模式识别：用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来。
（3）分类：对输入矢量以所定义的合适方式进行分类。
（4）数据压缩：减少输出矢量维数以便于传输或存储。
5 反馈神经网络
美国加州理工学院物理学家J.J.Hopfield教授于1982年发表了对神经网络发展颇具影响的论文，提出一种单层反馈神经网络，后来人们将这种反馈网络称作Hopfield网。在多输入/多输出的动态系统中，控制对象特性复杂，传统方法难以描述复杂的系统。为控制对象建立模型可以减少直接进行实验带来的负面影响，所以模型显得尤为重要。但是，前馈神经网络从结构上说属于一种静态网络，其输入、输出向量之间是简单的非线性函数映射关系。实际应用中系统过程大多是动态的，前馈神经网络辨识就暴露出明显的不足，用前馈神经网络只是非线性对应网络，无反馈记忆环节，因此，利用反馈神经网络的动态特性就可以克服前馈神经网络的缺点，使神经网络更加接近系统的实际过程。
Hopfield神经网络的应用：
（1）在数字识别方面。
（2）高校科研能力评价。
（3）应用于联想记忆的MATLAB程序。
6 径向基神经网络
径向基RBF网络是一个3层的网络，除了输入、输出层之间外仅有一个隐层。隐层中的转换函数是局部响应的高斯函数，而其他前向网络，转换函数一般都是全局响应函数。由于这样的差异，要实现同样的功能，RBF需要更多的神经元，这就是RBF网络不能取代标准前向型络的原因。但是RBF网络的训练时间更短，它对函数的逼近时最优的，可以以任意精度逼近任意连续函数。隐层中的神经元越多，逼近越精确。
径向基网络的应用：
（1）用于曲线拟合的RBF网络。
（2）径向基网络实现非线性函数回归。
7 自组织神经网络
自组织竞争型神经网络是一种无教师监督学习，具有自组织功能的神经网络，网络通过自身的训练。能自动对输入模式进行分类，一般由输入层和竞争层够曾。两层之间各神经元实现双向连接，而且网络没有隐含层。有时竞争层之间还存在着横向连接。
常用自组织网络有一下几种：
（1）自组织特征映射网络。
（2）学习矢量量化网络。
（3）自适应共振理论模型。
（4）对偶传播网络。
参考文献
[1]韩力群.人工神经网络教程[M].北京：北京邮电大学出版社，2006.
[2]周品.神经网络设计与应用[M].北京：清华大学出版社，2013.
作者简介
孔令文（1989-），男，黑龙江省齐齐哈尔市人。现为西南林业大学机械与交通学院在读研究生。研究方向为计算机仿真。
作者单位
西南林业大学机械与交通学院 云南省昆明市 650224
