【神经网络】人工神经网络学习方法

学习方法是体现人工神经网络智能特征的主要标志，离开了学习算法，人工神经网络就失去了诱人的自适性，自组织和自学习的能力。目前，神经网络的学习方法有多种，按有无导师来分，可分为有教师学习（Sperrised Learning）、无教师学习（Unsperrised Learning）和再励学习（Reinforcement Learning）等几大类。在有教师的学习的学习方式中，网络的输出和期望的输出（即教师信号）进行比较，然后根据两者之间的差异调整网络的权值，最终使差异变小。在无教师的学习方式中，输入模式进入网络后，网络按照一预先设定的规则（如竞争规则）自动调整权值，使网络最终具有模式分类等功能。再励学习是介于上述两者之间的一种学习方式。