神经网络可以用来分类吗,神经网络分类特点区别

　人工神经网络分类方法

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。

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（Back Propagation）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。

（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。

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。

Hopfield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。

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。

Hopfield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。

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。

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。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

怎么用spss神经网络来分类数据

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文案狗。

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。

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。

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。

如果数据之间可以证明是相互独立的，这样的做法没有问题，但是在数据收集的过程中，收集的数据往往不会是完全独立的（变量之间的相关关系可能没有被分析者发现）。

因此，通常的做法是用随机数发生器来将历史数据随机分成两部分，这样就能够尽量避免相同属性的数据被归类到一个数据集当中，使得建立的模型效果能够更加优秀。

在具体介绍如何使用SPSS软件建立神经网络模型的案例之前，先介绍SPSS的另外一个功能：随机数发生器。SPSS的随机数发生器常数的随机数据不是真正的随机数，而是伪随机数。

伪随机数是由算法计算得出的，因此是可以预测的。当随机种子（算法参数）相同时，对于同一个随机函数，得出的随机数集合是完全相同的。与伪随机数对应的是真随机数，它是真正的随机数，无法预测也没有周期性。

目前大部分芯片厂商都集成了硬件随机数发生器，例如有一种热噪声随机数发生器，它的原理是利用由导体中电子的热震动引起的热噪声信号，作为随机数种子。

神经网络算法的三大类分别是？

神经网络算法的三大类分别是：1、前馈神经网络：这是实际应用中最常见的神经网络类型。第一层是输入，最后一层是输出。如果有多个隐藏层，我们称之为“深度”神经网络。他们计算出一系列改变样本相似性的变换。

各层神经元的活动是前一层活动的非线性函数。2、循环网络：循环网络在他们的连接图中定向了循环，这意味着你可以按照箭头回到你开始的地方。他们可以有复杂的动态，使其很难训练。他们更具有生物真实性。

循环网络的目的是用来处理序列数据。在传统的神经网络模型中，是从输入层到隐含层再到输出层，层与层之间是全连接的，每层之间的节点是无连接的。但是这种普通的神经网络对于很多问题却无能无力。

循环神经网路，即一个序列当前的输出与前面的输出也有关。

具体的表现形式为网络会对前面的信息进行记忆并应用于当前输出的计算中，即隐藏层之间的节点不再无连接而是有连接的，并且隐藏层的输入不仅包括输入层的输出还包括上一时刻隐藏层的输出。

3、对称连接网络：对称连接网络有点像循环网络，但是单元之间的连接是对称的（它们在两个方向上权重相同）。比起循环网络，对称连接网络更容易分析。这个网络中有更多的限制，因为它们遵守能量函数定律。

没有隐藏单元的对称连接网络被称为“Hopfield 网络”。有隐藏单元的对称连接的网络被称为玻尔兹曼机。

扩展资料：应用及发展：心理学家和认知科学家研究神经网络的目的在于探索人脑加工、储存和搜索信息的机制，弄清人脑功能的机理，建立人类认知过程的微结构理论。

生物学、医学、脑科学专家试图通过神经网络的研究推动脑科学向定量、精确和理论化体系发展，同时也寄希望于临床医学的新突破；信息处理和计算机科学家研究这一问题的目的在于寻求新的途径以解决不能解决或解决起来有极大困难的大量问题，构造更加逼近人脑功能的新一代计算机。

神经网络的分类

人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。

逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。

然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。

这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。

这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。

人工神经网络的知识表示形式和推理机制

神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络。本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。

前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。Hopfield神经网络是反馈网络的代表。

Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统，目前，已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。基本特征非线性关系是自然界的普遍特性。大脑的智慧就是一种非线性现象。

人工神经元处于激活或抑制二种不同的状态，这种行为在数学上表现为一种非线性关系。具有阈值的神经元构成的网络具有更好的性能，可以提高容错性和存储容量。一个神经网络通常由多个神经元广泛连接而成。

一个系统的整体行为不仅取决于单个神经元的特征，而且可能主要由单元之间的相互作用、相互连接所决定。通过单元之间的大量连接模拟大脑的非局限性。联想记忆是非局限性的典型例子。

以上内容参考：百度百科-人工神经网络。

简述人工神经网络的结构形式

神经网络有多种分类方式，例如，按网络性能可分为连续型与离散型网络，确定型与随机型网络:按网络拓扑结构可分为前向神经网络与反馈神经网络。本章土要简介前向神经网络、反馈神经网络和自组织特征映射神经网络。

前向神经网络是数据挖掘中广为应用的一种网络，其原理或算法也是很多神经网络模型的基础。径向基函数神经网络就是一种前向型神经网络。 Hopfield神经网络是反馈网络的代表。

Hvpfi}ld网络的原型是一个非线性动力学系统，目前，已经在联想记忆和优化计算中得到成功应用。 模拟退火算法是为解决优化计算中局部极小问题提出的。

Baltzmann机是具有随机输出值单元的随机神经网络，串行的Baltzmann机可以看作是对二次组合优化问题的模拟退火算法的具体实现，同时它还可以模拟外界的概率分布，实现概率意义上的联想记忆。

自组织竞争型神经网络的特点是能识别环境的特征并自动聚类。自组织竟争型神经网络已成功应用于特征抽取和大规模数据处理。