人工神经网络根据网络学习方式分为
1.监督式学习网络，从问题中取得训练样本（包括输入和输出变量值），并从中学习输入与输出变量两者之间的关系规则，可以在新样本中输入变量值，进而推知其输出变量值。主要有模型有感知机网络、倒传递网络，概率神经网强、学习向量量化网络及反传递网络。
2.非监督学习网络，从问题中取得训练样本（仅包括输入变量值），并从中学习输入变量的分类规则，可以在新样本中输入变量值，从而获得分类信息。主要模型有自组织映像图网络、及自适应共振网络。
3.联想式学习网络，从问题中取得训练样本（仅包括状态变量值），并从中学习内在记忆规则，可以应用于新的安全（不完整的状态变量值），从而推知其完整的状态变量值。包括霍普菲尔网络及双向联想记忆网络。
4.最适化应用网络，针对问题设计变量值，使其在满足设计限制下，达到设计目标优化的效果。包括霍普菲尔——坦克网强及退火神经网络。
人工神经网络的输入输出是什么
输入单元接受外部世界的信号与数据；输出单元实现系统处理结果的输出；
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork，即ANN），是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。
它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。
神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activationfunction）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
人工神经网络有哪些主要分类规则，如何分类
人工神经网络为一类似人类神经结构的并行计算模式，是“一种基于脑与神经系统研究，所启发的信息处理技术”，通常也被称为平行分布式处理模型或链接模型。其具有人脑的学习、记忆和归纳等基本特性，可以处理连续型和离散型的数据，对数据进行预测。人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。
以下讲述常见的两种分类方法:
按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。
1按照网络拓朴结构分类
网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。
层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传给中间各隐层神经元；隐层是神经网络的内部信息处理层，负责信息变换。根据需要可设计为一层或多层；最后一个隐层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。
而互连型网络结构中，任意两个节点之间都可能存在连接路径，因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况：全互连型、局部互连型和稀疏连接型
2按照网络信息流向分类
从神经网络内部信息传递方向来看，可以分为两种类型：前馈型网络和反馈型网络。
单纯前馈网络的结构与分层网络结构相同，前馈是因网络信息处理的方向是从输入层到各隐层再到输出层逐层进行而得名的。
前馈型网络中前一层的输出是下一层的输入，信息的处理具有逐层传递进行的方向性，一般不存在反馈环路。因此这类网络很容易串联起来建立多层前馈网络。
反馈型网络的结构与单层全互连结构网络相同。在反馈型网络中的所有节点都具有信息处理功能，而且每个节点既可以从外界接受输入，同时又可以向外界输出。
人工智能这个专业是干什么的
谢谢邀请！
作为一名教育领域的工作者，同时大数据和机器学习也是我的主要研究方向，所以我来回答一下这个问题。
随着人工智能领域的发展，整个科技行业对于人工智能专业人才的需求量在持续加大，传统的研究生教育方式已经不能满足巨大的市场需求，所以人工智能人才的教育必然会向本科教育下沉，目前一小部分教育资源比较丰富的高校（以双一流高校为主）陆续开设了人工智能专业。
人工智能的本质是获取知识、创造知识并合理运用知识达到某种目的的能力，而且是一种通用的能力。从体现结构上来说，人工智能系统有三个大的组成部分，分别是感知系统、智力系统和行动系统，当然还离不开环境的支持。感知系统和行动系统需要物联网的支持、智力系统需要大数据和云计算的支持，所以人工智能是一个典型的交叉学科。
从知识体系结构上来说，人工智能目前的研究内容集中在六大方面，包括计算机视觉、自然语言处理、机器学习、机器人学、自动推理和知识表示，目前计算机视觉领域和自然语言处理领域已经成长了一批具有较强竞争力的科技企业。
从人工智能专业的课程设置来看，重点包括三个部分，其一是基础学科，重点是数学和物理；其二是计算机基础知识，重点是操作系统、计算机网络、算法设计和数据结构等内容；其三是人工智能基础知识，涉及到人工智能基础概念、推理和求解、知识表示、感知、通讯和行动等几个大的部分。
虽然目前人工智能领域的热度比较高，一部分智能体也开始走进生产环境，但是人工智能行业依然处在初期阶段，还有大量的课题有待攻克，所以选择人工智能专业最好读一下研究生。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
在人工智能时代，孩子还要背课文吗能让人工智能帮孩子记忆吗
感谢邀请。孩子背诵课文是储备知识，增强记忆，消化知识的一个过程，这跟什么时代没有关系。学习来不得半点讨巧，任何时候都需要扎扎实实地用功，该背诵的背诵，该训练的训练。
人工智能可以代替人类做很多事，甚至能做到人类做不到的事，但是人工智能唯一无法替代的领域可能就是人类的智慧。人的情感，抽象思维，目前的人工智能技术是突破不了的。
未来人工智能与人类的竞争会显现在各个领域，会颠覆很多传统行业，但是唯有情感和抽象思维及创造性思维无法取代人类。所以孩子的学习，特别是创造性思维的训练永远都是必须的，扎实的，持续的。只有如此才不会被时代淘汰。
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