结合前馈加速和反馈思考的神经网络系统、推理方法及存储介质

本发明提供了结合前馈加速和反馈思考的神经网络系统、推理方法及存储介质，系统包括：输入层、隐含层和输出层；隐含层包括N层网络层，用于将输入矩阵，经N层网络层依次向后传递；当第k层网络层的输入转换向量与输出转换向量之间的差异值小于第一阈值T1时，则第k层网络层的输出矩阵跳转至最后一层网络层；否则，第k层网络层的输出矩阵顺序传递至下一层网络层；当最后一层网络层的输入转换向量与输出转换向量之间的差异值大于第二阈值T2时；则触发最后一层网络层的输出矩阵向前传递至第N‑L层网络层，之后继续向后传递，重复上述过程，N＞L≥1。本发明实现隐含层充分的数据处理能力，提高神经网络系统对复杂数据的处理能力。