神经网络的神经元结构 神经元网络分类

常见的分为三大类：多层前向网络，递归网络和横向连接网络

（1）多层前向网络

         多层前向网络的各神经元按层排列，主要包含输入层，隐藏层和输出层，结构如图。每一层的神经元只接受来自前一层或同一层内优先级高（顺序在前）的神经元的输出作为该层的输入，后面的层不需要给前层反馈任何信息，这些输入沿着每层顺序传播，将其结果最终输出在输出层中。

 

（2）递归网络

         递归网络结构如下图所示，递归网络的神经元组成方式与构成分量与前述的多层前向网络一样，不同点是网络中至少存在后层向前层反馈信息的环。

 

 

（3）横向连接网络

         递归网络通过各层内各神经元之间的相互结合，完成同层内部神经元之间的抑制或兴奋功能，目的是为了限制各层内部同时运作的神经元，表达神经网络的横向抑制功能，网络结构如下图所示。