神经网络自主学习方法：反向传播、自适应学习、遗传算法等

神经网络的自主学习方法主要有以下几种：

反向传播算法（Backpropagation algorithm）：是神经网络中最常用的学习算法之一，通过多次迭代，不断调整网络权重，使网络输出尽量接近目标输出，从而实现自主学习。
自适应学习算法（Adaptive learning algorithm）：通过根据网络输出与目标输出的误差来自适应地调整学习率，从而提高网络的学习效率和稳定性。
遗传算法（Genetic algorithm）：通过模拟生物进化过程，将神经网络的权重作为基因，利用选择、交叉、变异等操作，逐步优化神经网络的结构和权重。
强化学习算法（Reinforcement learning algorithm）：通过与环境的交互，根据不同的奖励和惩罚信号对网络进行反馈和调整，最终实现自主学习和决策。
自组织学习算法（Self-organizing learning algorithm）：通过模拟大脑皮层的神经元之间的相互作用，实现神经网络的自组织和自适应学习，从而实现更加灵活的学习和决策能力。