本文深入探讨神经网络优化技巧，涵盖全局最优与局部最优的策略、经典的优化算法以及一些高级技巧。首先，我们将介绍Hebb学习规则以及常用的三种优化技巧，包括多组初始化、模拟退火和随机梯度下降，并补充讲解快照集成和神经网络剪枝技术。然后，我们将深入探讨经典神经网络变种，例如小波神经网络、RBF网络、ART网络、SOM网络、Hopfield网络、基于遗传算法的网络、级联相关网络、Elman网络与Jordan网络以及Boltzmann机、受限Boltzmann机和深度信念网络等。最后，文章还将扩展讨论神经网络的黑箱问题和深度学习的特征学习能力。通过学习这些优化技巧，可以显著提升神经网络模型的性能和效率，并更好地理解神经网络的内在机制。