除了深度学习之外神经网络学习还有哪些方法

除了深度学习之外，神经网络学习还有以下方法：

1. 浅层神经网络：相比于深度学习中的多层神经网络，浅层神经网络只有一层，其学习方法和算法与深度学习略有不同。

2. 卷积神经网络：卷积神经网络是一种特殊的神经网络，其在图像识别、语音识别等领域表现出色，其主要特点是利用卷积核对输入数据进行卷积操作，从而提取特征。

3. 循环神经网络：循环神经网络可以对序列数据进行处理，其核心思想是将过去的信息传递到未来，通过对序列数据进行迭代计算，从而实现序列数据的建模和预测。

4. 自组织神经网络：自组织神经网络是一种无监督学习方法，其主要用于聚类和降维等任务，它能够自动发现数据的结构和规律。

5. 深度置信网络：深度置信网络是一种无监督学习方法，其主要用于生成模型和特征提取，它能够通过多层学习，从数据中学习到更抽象的特征表示。