神经网络的分类特点和区别 bp神经网络和hopfield神经网络有什么区别？
bp神经网络和hopfield神经网络有什么区别？
BP神经网络是ANN甩浆神经中的一种，具体方法的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功穿骇扁较壮记憋席铂芦能不经不同，可比起来ANN的主要功能是模式识别和分类训练。
BP神经网络模型的意义？
BP(backpropagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首者的科学家提出的概念，是一种遵循误差分步传播算法训练的多层自适应算法神经网络，是应用最广泛的神经网络。
BP神经网络具有任意复杂的模式分类能力和品种优良的四维一体函数映射能力，能解决了很简单感应能力器又不能可以解决的异或(Exclusive有.，XOR)和一些其他问题。从结构上讲，BP网络本身然后输入层、封印层和输出层；从本质上讲，BP算法应该是以网络误差平方为目标函数、需要梯度下降法来计算目标函数的最小值。
什么是3D卷积？3D卷积和2D卷积有何区别？
1D卷积是对唯有一个维度的时间序列提纯特征，例如信号、股价、天气、文本等等。其它的2D卷积是其他提取的单张静态图像的空间特征，同神经网络加强之后在图像的分类、检测检测等任务上拿到了挺好的效果。可是对视频，即多帧图像就束手无措了，是因为2D卷积就没决定到图像之间的时间维度上的物体运动信息，即光影场。因此，目的是也能对视频接受特征，以便为了分类等任务，就提出了3D卷积，在卷积核中加入时间维度。下图就很不错的那说明了2D卷积和3D卷积之间的差异。
下面就更加细致的介绍不同维度卷积之间的差别，下图是tensorflow中差别卷积中再输入数据的大小包括各个维度所意思是的含义。
无论是何地卷积，他们都具备卷积层操作所给了的优势：
1.互相访问权重也让要怎么学习的参数有所减少了；
2.都能够很好的提取出数据局部特征，以及随着卷积层数的增加，能感受到野的扩大，所能分离提取高级特征和全局的特征。
举个例子来详细的说明看看3D卷积神经网络的结构，下图就是一个视频行为识别网络。
可以找到其整个网络架构同2D卷积核的AlexNet十分类似于。只不过将2D操作也都你升级为3D不能操作了。输入输入数据为后的7帧灰度图图像；H1层为人为设计什么的特征提取层，对每一帧分离提取5个特征，四个是原始的灰度、横向梯度、横向梯度、纵向光流和横向光流，得到33*60*40大小的特征图。再当经过两个3D卷积核的卷积，得到23*2张54*34大小的特征图。下一刻下重新采样，只对特征的大小参与减少一点。然后把重复根据上述规定过程，再接两层全链接层，得到到最后的预测结果。
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