神经网络1-六个基本问题.pptVIP

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2016-04-12 发布于安徽
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神经网络1-六个基本问题.ppt

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第一个问题：什么时候可以用神经网络第二个问题：分类还是回归？(classification or regression) 第三个问题：Deterministic还是Stochastic * 神经网络六个基本问题第一个问题：什么时候可以用神经网络第二个问题：分类还是回归？(classification or regression) 第三个问题：Deterministic还是Stochastic 第四个问题：Supervised还是Unsupervised 第五个问题：On-line还是Off-line 第六个问题：PC还是其他硬件设备(DSP芯片) 数学模型？输入输出 1、没有数学模型必须100%的准确率 100% is ok 不能用 2、有数学模型，但是太复杂，很难应用必须100%的准确率 100% is ok 不能用分类 x1 x2 回归 x1 x2 预测/存储输入时间： T(k) 输出时间： T(k+1) 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 1/3 1/3 1/3 0 0 1 1 0 1 0 0 0 0 1 1 0.30 0.58 0.12 第四个问题：Supervised还是Unsupervised 输入： P1(x1,x2,…) P2(x1,x2,…) P3(x1,x2,…) P4(x1,x2,…) …… 输出： T1 T2 T3 T4 …… Supervised：输入对应输出输入： P1(x1,x2,…) P2(x1,x2,…) …… Unsupervised：发掘输入数据的内在联系 SOM:Self-Organizing Maps 第五个问题：On-line还是Off-line Off-line 设计网络使用网络训练网络收集数据 On-line 设计网络使用网络训练网络 realtime processing *