资 源 简 介
反馈型神经网络也称递归网络或回归网络。反馈网络的输入包括有延迟的输入或者输出数据的反馈。由于有反馈的输入，所以它是一种反馈动力学系统。这种系统的学习过程就是它的神经元状态的变化过程，这个过程最终会达到一个神经元状态不变的稳定态，也标志着学习过程的结束。
Elman神经网络是Elman于1990年提出的，该模型在前馈网络的隐含层中增加了一个承接层，作为一步延时的算子，以达到记忆的目的，从而使系统具有适应时变特性的能力，能直接动态反映动态过程系统的特性。
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