请比较前馈型神经网络与反馈型神经网络的异同点。
前馈型神经网络只表达输入输出之间的映射关系，实现非线性映射；反馈型神经网络考虑输入输出之间在时间上的延迟，需要用动态方程来描述，反馈型神经网络是一个非线性动力学系统。（1）前馈型神经网络的学习训练主要采用BP算法，计算过程和收敛速度比较慢；反馈型神经网络的学习主要采用Hebb规则，一般情况下计算的收敛速度很快，并且它与电子电路有明显的对应关系，使得网络易于用硬件实现。（2）前馈型神经网络学习训练的目的是快速收敛，一般用误差函数来判定其收敛程度；反馈型神经网络的学习目的是快速寻找到稳定点，一般用能量函数来判别是否趋于稳定点。（3）两者都有局部极小问题。
举一反三
内容
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神经网络按结构只有前馈网络,没有反馈网络
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BP神经网络属于() A: 前馈型神经网络 B: 反馈型神经网络 C: 以上都不对 D: 以上都对
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BP神经网络是一种（）神经网络。 A: 反馈型 B: 前馈型 C: 同步型 D: 异步型
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Hopfiled神经网络的结构与BP神经网络不通，它是（ ） A: 多层的全互连的反馈型网络 B: 单层的非全互连的反馈型网络 C: 单层的全互连的反馈型网络 D: 多层的非全互连的反馈型网络
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连续型Hopfield网络是多层前馈型神经网络，每一节点的输出均反馈至节点的输入。