Neural network 以下神经网络之间的区别是什么：人工神经网络、静态神经网络、模拟神经网络

我只是想到了以下几个名字：

• 人工神经网络[1]
• 静态神经网络[1]
• 模拟神经网络[2]

它们的意思都一样吗

[1] Huang，B.和Kechadi，M.-T.一种用于在线手写符号识别的HMM-SNN方法。图像分析与识别，柏林斯普林格海德堡，2006，4142897-905

[2] 人工神经网络（ANN）似乎是通用术语。我猜使用前缀“simulated”的人只想强调它不是一个生物神经网络

每个神经网络要么是“静态的”，要么是“动态的”。静态ANN没有上下文记忆。已知的静态神经网络类型有

• 多层感知器（MLP）
• 径向基函数网络（RBFN）
• 小波网络
• 模糊网络

众所周知的动态ANN类型有：

• 递归神经网络（RNN）
• 时滞神经网络（TDNN）

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另请参见：

此问题似乎与主题无关，因为它与编程无关。使用上下文记忆与否的好处是什么？我不确定是否理解您的问题。你所说的上下文记忆是指循环网络拥有的信息类型吗？我需要知道为什么我们需要动态类型的上下文记忆？