Классификация искусственных нейронных сетей

Объединенные (путем передачи сигналов с выходов одних искусственныхм нейронов на входы других) между собой нейроны образуют искусственную нейронную сеть (ИНС).

Сущесевует много вариантов построения ИНС. Для их классификации используются следующие основные критерии:

  1. тип нейронов, составляющих сеть;
  2. количество слоев нейронов в сети;
  3. направление передачи сигналов в сети;
  4. вид обучающих выборок <Xk, Dk>;
  5. назначение сети.

Сеть, состоящая целиком из нейронов одного типа, называется однородной, если же в ней комбинируются слои нейронов разного типа, то она - гибридная.

Сеть, все нейроны которой расположены в одной "плоскости" (т.е. отсутствует хотя бы одна непосредственная связь выхода одного нейрона со входом другого), называется однослойной, иначе она - многослойная.

Сеть называется однонаправленной, если в ней отсутствуют обратные связи (т.е. нет передачи сигнала с последующих слоев на предыдущие). Сеть с обратными связями называется рекуррентной.

Если для обучения сети используется стратегия с учителем и Xk != Dk, то сеть называется гетероассоциативной. Если же Xk = Dk, то сеть - автоассоциативна.