神经网络算法的分类
根据不同应用场景和处理任务的类别，神经网络算法主要分为 3 类：
前馈神经网络
这类神经网络算法主要用于处理信息分类、预测等任务，可实现信息快速传递和处理，前馈神经网络的不同神经元之间都是向前连接的；
循环神经网络
循环神经网络采用循环连接的方式，常用于自然语言处理和识别等任务，因为这种神经网络算法可以保留数据处理前的状态；
卷积神经网络
这种神经网络算法主要通过卷积层和池化层处理数据，能有效减少参数数量，一般用于图像分类、目标检测等场景。
神经网络算法的基本原理
神经网络算法的基本原理主要分为以下四类：
自适应谐振理论（ART）网络
这种神经网络算法包含输入层和输出层，且两层完全互联，数据可沿着正向和反向两个方向传播；
学习矢量量化 (LVQ) 网络
此类神经网络算法方式包含输入层、隐含层和输出层，输入层和隐含层之间神经元完全连接，但输出的神经元则不完全与隐含神经元相连
Kohonen 网络
这类神经网络算法是以二维阵列排列，各个输出神经元可与对应的输入神经元相连接
Hopfield 网络
该神经网络算法也被称为递归网络，这种算法只支持二进制和双极输入，其中每个神经元都与不同的神经元相连。
亚马逊云科技能为神经网络算法提供哪些支持？
高可用高弹性的云服务器
神经网络算法需要强大的算力支撑，用户使用 Amazon EC2 提供的安全弹性高性能云服务，能根据操作系统，选择更适合的计算实例；亚马逊云科技还提供了丰富的处理器架构，让用户可根据工作负载选择相应的处理器和架构。
低成本全托管的数据仓库
Amazon Redshift 提供的列存储技术，可有效提升 I/O 效率，支持跨节点查询，使用范围广，还能自动处理大部分常见的数据管理任务，且能实现数据的自动备份和快速恢复。
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第一课：亚马逊云科技简介
本课程帮助您初步了解云平台与本地环境的差异，以及亚马逊云科技平台的基础设施和部分核心服务，包括亚马逊云科技平台上的弹性高可用架构，架构设计准则和本地架构迁移上云的基本知识。
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亚马逊云科技技术讲师：马仲凯 -
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04在此上传网络安全负责人的身份证件请注意：当您选择证件类型为“身份证”时，您需要填写正确的身份证号码，选择其他证件类型时，您需要上传证件扫描稿
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