Классификации нейросетей. 
Нейронные сети

Классификация по типу входной информации.

• · Аналоговые нейронные сети (используют информацию в форме действительных чисел);
• · Двоичные нейронные сети (оперируют с информацией, представленной в двоичном виде).

Классификация по характеру обучения.

• · Обучение с учителем — выходное пространство решений нейронной сети известно;
• · Обучение без учителя — нейронная сеть формирует выходное пространство решений только на основе входных воздействий. Такие сети называют самоорганизующимися;
• · Обучение с подкреплением — система назначения штрафов и поощрений от среды.

Классификация по характеру связей.

• · Сети прямого распространения;
• · Сети с обратной связью;
• · Самоорганизующиеся карты

Отличия от машин с архитектурой фон Неймана

нейронная сеть демонстрационный кохонен Вычислительные системы, основанные на искусственных нейронных сетях, обладают рядом качеств, которые отсутствуют в машинах с архитектурой фон Неймана (но присущи мозгу человека):

• · Массовый параллелизм;
• · Распределённое представление информации и вычисления;
• · Способность к обучению и обобщению;
• · Адаптивность;
• · Свойство контекстуальной обработки информации;
• · Толерантность к ошибкам;
• · Низкое энергопотребление.