神经网络学习的分类：监督学习、无监督学习和强化学习

从内部变化的角度来划分，神经网络学习可分为以下三种类型：\n\n1. 监督学习（Supervised Learning）：在监督学习中，神经网络需要从已知的输入和输出数据中学习，以便预测未知的输出结果。这种学习方式需要大量的标记数据集，以便神经网络能够学习输入和输出之间的关系。\n\n2. 无监督学习（Unsupervised Learning）：在无监督学习中，神经网络需要从未标记的数据中学习，以便发现数据中的隐藏模式和结构。这种学习方式通常用于聚类、降维和生成模型等任务中。\n\n3. 强化学习（Reinforcement Learning）：在强化学习中，神经网络需要通过与环境的交互来学习，在这个过程中，神经网络会收到奖励或惩罚信号，以便调整其行为以获得更好的结果。这种学习方式通常用于智能游戏和机器人控制等领域。