Интеллектуальные информационные системы. Макаренко С.И. - 153 стр.

     3. по особенностям обучения сети.
    1. По структуре нейронные сети можно разделить на [3]:
        1.1 по признаку связности:
             - неполносвязные (или слоистые),
             - полносвязные,
        1.2 по виду связей:
             - со случайными связями,
             - с регулярными связями,
             - с обратными (рекуррентными) связями;
        1.3. по симметрии связей:
             - с симметричными связями,
             - с несимметричными связями.
    Неполносвязные нейронные сети описываются неполносвязным
ориентированным графом. Наиболее распространенным типом таких
нейронных сетей являются персептроны: однослойные (простейшие
персептроны) и многослойные, с прямыми, перекрестными и обратными
связями.
    В нейронных сетях с прямыми связями нейроны j-ого слоя по входам
могут соединяться только с нейронами i-ых слоев, где j>i, т.е. с нейронами
нижележащих слоев.
    В нейронных сетях с перекрестными связями допускаются связи внутри
одного слоя, т.е. выше приведенное неравенство заменяется на j≥i. В
нейронных сетях с обратными связями используются и связи j-ого слоя по
входам с i-ым при j < i. Кроме того, по виду связей различают персептроны с
регулярными и случайными связями. Нейронные сети с обратными связями
называют рекуррентными.
    2. По особенностям модели нейрона нейронные сети можно
разделить на [3]:
        2.1 по используемым на входах и выходах сигналам
           - аналоговые,
           - бинарные;




                                     152