神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) nntool input和target是什么樣的數(shù)據(jù)

來源：整理時間：2025-02-24 17:53:35 編輯：智能門戶手機版

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1，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) nntool input和target是什么樣的數(shù)據(jù)
2，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測原理
3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理怎么樣
4，rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
5，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么理論支持
6，什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

1，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) nntool input和target是什么樣的數(shù)據(jù)

輸入數(shù)據(jù)是因子，是變量，是x，target是結(jié)果，是對應(yīng)x下的y值。評價模型首先你肯定有評價的指標(biāo)，這個就是y。其余對這個指標(biāo)有影響的因素就是x。你的例子里輸入就是90*20的矩陣，target就是90*1的矩陣。模型訓(xùn)練好以后，用剩下的10家去檢驗?zāi)Ｐ?。神?jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理就是得到一個自變量x的方程，使得通過方程計算的結(jié)果與實際的y之間的差值最小，從而說明模型的正確性，用于后續(xù)的評價和預(yù)測等。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) nntool input和target是什么樣的數(shù)據(jù)

2，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測原理

Back Propagation BP (Back Propagation)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即誤差反傳誤差反向傳抄播算法的學(xué)習(xí)過程，由信息的正向傳播和誤差的反向傳播兩個過程組成。輸入層各神經(jīng)元負責(zé)襲接收來自外界的輸入信息，并傳遞給中間層各神經(jīng)元；中間層是內(nèi)部信息處理層，負責(zé)信息變換，根據(jù)信息變化2113能力的需求，中間層（隱含層）可以設(shè)計為單隱層5261或者多隱層結(jié)構(gòu)；最后一個隱層傳遞到輸出層各神經(jīng)元的信息，4102經(jīng)進一步處理后，完成一次學(xué)習(xí)的正向1653傳播處理過程，由輸出層向外界輸出信息處理結(jié)果。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很多種，BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最常用。

你說呢...

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測原理

3，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理怎么樣

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不僅是現(xiàn)在的思維模式，計算機的將來計算模式，還是簡單的細胞的運算模式。他們沒有真正的思考，而是計算。計算是機器也能夠做到的，因此不管人是否理解或者機器是否知道，都可以從容應(yīng)對。而不知道的事物如此之多，因此不必擔(dān)心他們會自動的進入圈套。他們不僅是可以識別計策的，還是具有分辨計策的能力的，因此必須留心別進入他們的世界，以免變得面目全非。神經(jīng)的聯(lián)系來源于突觸，但是這是復(fù)雜的，因此不要把他們變的簡單化，因為這將把神經(jīng)變的難以顯現(xiàn)。沒有這些就沒有自己。神經(jīng)不僅是可以從一點出發(fā)，到達任何一點的，還是可以從一個神經(jīng)進入另一個神經(jīng)的，因此必須小心不要到達不可及之地。那里是隱私的儲藏地點。那里充滿著機關(guān)算計以及絕殺的危險之地。

rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（radical basis function）。徑向基函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種高效的前饋式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它具有其他前向網(wǎng)絡(luò)所不具有的最佳逼近性能和全局最優(yōu)特性，并且結(jié)構(gòu)簡單，訓(xùn)練速度快。同時，它也是一種可以廣泛應(yīng)用于模式識別、非線性函數(shù)逼近等領(lǐng)域的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理怎么樣

4，rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理

rbf神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理是用RBF作為隱單元的“基”構(gòu)成隱含層空間，這樣就可以將輸入矢量直接映射到隱空間，而不需要通過權(quán)連接。當(dāng)RBF的中心點確定以后，這種映射關(guān)系也就確定了。而隱含層空間到輸出空間的映射是線性的，即網(wǎng)絡(luò)的輸出是隱單元輸出的線性加權(quán)和，此處的權(quán)即為網(wǎng)絡(luò)可調(diào)參數(shù)。其中，隱含層的作用是把向量從低維度的p映射到高維度的h，這樣低維度線性不可分的情況到高維度就可以變得線性可分了，主要就是核函數(shù)的思想。這樣，網(wǎng)絡(luò)由輸入到輸出的映射是非線性的，而網(wǎng)絡(luò)輸出對可調(diào)參數(shù)而言卻又是線性的。網(wǎng)絡(luò)的權(quán)就可由線性方程組直接解出，從而大大加快學(xué)習(xí)速度并避免局部極小問題。擴展資料BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱節(jié)點采用輸入模式與權(quán)向量的內(nèi)積作為激活函數(shù)的自變量，而激活函數(shù)采用Sigmoid函數(shù)。各調(diào)參數(shù)對BP網(wǎng)絡(luò)的輸出具有同等地位的影響，因此BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是對非線性映射的全局逼近。RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱節(jié)點采用輸入模式與中心向量的距離（如歐式距離）作為函數(shù)的自變量，并使用徑向基函數(shù)（如Gaussian函數(shù)）作為激活函數(shù)。神經(jīng)元的輸入離徑向基函數(shù)中心越遠，神經(jīng)元的激活程度就越低（高斯函數(shù)）。RBF網(wǎng)絡(luò)的輸出與部分調(diào)參數(shù)有關(guān)，譬如，一個wij值只影響一個yi的輸出（參考上面第二章網(wǎng)絡(luò)輸出），RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)因此具有“局部映射”特性。參考資料來源：百度百科-徑向基函數(shù)網(wǎng)絡(luò)

5，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么理論支持

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)行為特征，進行分布式并行信息處理的算法數(shù)學(xué)模型。這種網(wǎng)絡(luò)依靠系統(tǒng)的復(fù)雜程度，通過調(diào)整內(nèi)部大量節(jié)點之間相互連接的關(guān)系，從而達到處理信息的目的。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于模式識別、信號處理、知識工程、專家系統(tǒng)、優(yōu)化組合、機器人控制等。隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論本身以及相關(guān)理論、相關(guān)技術(shù)的不斷發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用定將更加深入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究可以分為理論研究和應(yīng)用研究兩大方面。理論研究可分為以下兩類：1、利用神經(jīng)生理與認知科學(xué)研究人類思維以及智能機理。2、利用神經(jīng)基礎(chǔ)理論的研究成果，用數(shù)理方法探索功能更加完善、性能更加優(yōu)越的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，深入研究網(wǎng)絡(luò)算法和性能，如：穩(wěn)定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發(fā)新的網(wǎng)絡(luò)數(shù)理理論，如：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)動力學(xué)、非線性神經(jīng)場等。應(yīng)用研究可分為以下兩類：1、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模擬和硬件實現(xiàn)的研究。2、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各個領(lǐng)域中應(yīng)用的研究。

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示?！　《鄬由窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)是指單計算層感知器只能解決線性可分問題，而大量的分類問題是線性不可分的?？朔斡嬎銓痈兄鬟@一局限性的有效辦法是，在輸入層與輸出層之間引入隱層（隱層個數(shù)可以大于或等于1）作為輸入模式“的內(nèi)部表示”　，單計算層感知器變成多（計算）層感知器?！　⊙a充：　　深度學(xué)習(xí)的概念由hinton等人于2006年提出?；谏钚哦染W(wǎng)(dbn)提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動編碼器深層結(jié)構(gòu)。此外lecun等人提出的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能。　　深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。

6，什么是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖說的是計算機拓撲里面的圖就是那個有邊和節(jié)點，有向圖，無向圖的那個。以這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)為輸入并進行處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了，結(jié)構(gòu)會不太一樣，但是大同小異了。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的作用機理還是比較難理解，現(xiàn)在以一個例子來說明其原理。這個例子是關(guān)于人的識別技術(shù)的，在門禁系統(tǒng)，逃犯識別，各種驗證碼破譯，銀行預(yù)留印鑒簽名比對,機器人設(shè)計等領(lǐng)域都有比較好的應(yīng)用前景，當(dāng)然也可以用來做客戶數(shù)據(jù)的挖掘工作，比如建立一個能篩選滿足某種要求的客戶群的模型。機器識別人和我們?nèi)祟愖R別人的機理大體相似，看到一個人也就是識別對象以后，我們首先提取其關(guān)鍵的外部特征比如身高，體形，面部特征，聲音等等。根據(jù)這些信息大腦迅速在內(nèi)部尋找相關(guān)的記憶區(qū)間，有這個人的信息的話，這個人就是熟人，否則就是陌生人。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是這種機理。假設(shè)上圖中x(1)代表我們?yōu)殡娔X輸入的人的面部特征，x(2)代表人的身高特征x(3)代表人的體形特征x(4)代表人的聲音特征w(1)w(2)w(3)w(4)分別代表四種特征的鏈接權(quán)重，這個權(quán)重非常重要，也是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)起作用的核心變量。現(xiàn)在我們隨便找一個人阿貓站在電腦面前，電腦根據(jù)預(yù)設(shè)變量提取這個人的信息，阿貓面部怎么樣，身高多少，體形胖瘦，聲音有什么特征，鏈接權(quán)重初始值是隨機的，假設(shè)每一個w均是0.25,這時候電腦按這個公式自動計算,y=x(1)*w(1)+x(2)*w(2)+x(3)*w(3)+x(4)*w(4)得出一個結(jié)果y,這個y要和一個門檻值（設(shè)為q）進行比較，如果y>q,那么電腦就判定這個人是阿貓,否則判定不是阿貓.由于第一次計算電腦沒有經(jīng)驗,所以結(jié)果是隨機的.一般我們設(shè)定是正確的,因為我們輸入的就是阿貓的身體數(shù)據(jù)啊. 現(xiàn)在還是阿貓站在電腦面前,不過阿貓怕被電腦認出來,所以換了一件衣服,這個行為會影響阿貓的體形,也就是x(3)變了,那么最后計算的y值也就變了,它和q比較的結(jié)果隨即發(fā)生變化,這時候電腦的判斷失誤,它的結(jié)論是這個人不是阿貓.但是我們告訴它這個人就是阿貓,電腦就會追溯自己的判斷過程,到底是哪一步出錯了,結(jié)果發(fā)現(xiàn)原來阿貓體形x(3)這個體征的變化導(dǎo)致了其判斷失誤,很顯然,體形x(3)欺騙了它,這個屬性在人的識別中不是那么重要,電腦自動修改其權(quán)重w(3),第一次我對你是0.25的相信,現(xiàn)在我降低信任值,我0.10的相信你.修改了這個權(quán)重就意味著電腦通過學(xué)習(xí)認為體形在判斷一個人是否是自己認識的人的時候并不是那么重要.這就是機器學(xué)習(xí)的一個循環(huán).我們可以要求阿貓再穿一雙高跟皮鞋改變一下身高這個屬性,讓電腦再一次進行學(xué)習(xí),通過變換所有可能變換的外部特征,輪換讓電腦學(xué)習(xí)記憶,它就會記住阿貓這個人比較關(guān)鍵的特征,也就是沒有經(jīng)過修改的特征.也就是電腦通過學(xué)習(xí)會總結(jié)出識別阿貓甚至任何一個人所依賴的關(guān)鍵特征.經(jīng)過阿貓的訓(xùn)練電腦,電腦已經(jīng)非常聰明了,這時你在讓阿貓換身衣服或者換雙鞋站在電腦前面,電腦都可以迅速的判斷這個人就是阿貓.因為電腦已經(jīng)不主要依據(jù)這些特征識別人了,通過改變衣服,身高騙不了它.當(dāng)然,有時候如果電腦賴以判斷的阿貓關(guān)鍵特征發(fā)生變化,它也會判斷失誤.我們就不要要求這么高了,不要說電腦,就是人類也無能為力,你的一個好朋友你經(jīng)過多次的識記肯定認識吧,但是他整了容你們在大街上邂逅.你可能覺得這個人聲音好熟悉,體形好熟悉,----都像自己一個朋友,就是臉長的不像.你不敢貿(mào)然上去搭訕吧(否定的判斷).因為我們判定一個人是否是自己的朋友的時候依靠的關(guān)鍵的特征就是面部特征,而他恰恰就是改變了這一特征.當(dāng)然也存在我們把一個擁有和我們朋友足夠多相似特征的人判定為我們的朋友,這就是認錯人的現(xiàn)象了.這些問題電腦也會出現(xiàn). 不過這個算法還是有比較積極的意義的,實現(xiàn)了一定程度上的智能化.

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起與應(yīng)用成功推動了模式識別和數(shù)據(jù)挖掘的研究。許多曾經(jīng)嚴重依賴于手工提取特征的機器學(xué)習(xí)任務(wù)（如目標(biāo)檢測、機器翻譯和語音識別），如今都已被各種端到端的深度學(xué)習(xí)范式（例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、長短期記憶（LSTM）和自動編碼器）徹底改變了。曾有學(xué)者將本次人工智能浪潮的興起歸因于三個條件，分別是：計算資源的快速發(fā)展（如GPU）、大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)的可用性、深度學(xué)習(xí)從歐氏空間數(shù)據(jù)中提取潛在特征的有效性盡管傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法被應(yīng)用在提取歐氏空間數(shù)據(jù)的特征方面取得了巨大的成功，但許多實際應(yīng)用場景中的數(shù)據(jù)是從非歐式空間生成的，傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)方法在處理非歐式空間數(shù)據(jù)上的表現(xiàn)卻仍難以使人滿意。例如，在電子商務(wù)中，一個基于圖（Graph）的學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠利用用戶和產(chǎn)品之間的交互來做出非常準(zhǔn)確的推薦，但圖的復(fù)雜性使得現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)算法在處理時面臨著巨大的挑戰(zhàn)。這是因為圖是不規(guī)則的，每個圖都有一個大小可變的無序節(jié)點，圖中的每個節(jié)點都有不同數(shù)量的相鄰節(jié)點，導(dǎo)致一些重要的操作（例如卷積）在圖像（Image）上很容易計算，但不再適合直接用于圖。此外，現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)算法的一個核心假設(shè)是數(shù)據(jù)樣本之間彼此獨立。然而，對于圖來說，情況并非如此，圖中的每個數(shù)據(jù)樣本（節(jié)點）都會有邊與圖中其他實數(shù)據(jù)樣本（節(jié)點）相關(guān)，這些信息可用于捕獲實例之間的相互依賴關(guān)系。近年來，人們對深度學(xué)習(xí)方法在圖上的擴展越來越感興趣。在多方因素的成功推動下，研究人員借鑒了卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)和深度自動編碼器的思想，定義和設(shè)計了用于處理圖數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由此一個新的研究熱點——“圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Graph Neural Networks，GNN）”應(yīng)運而生，本篇文章主要對圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀進行簡單的概述。需要注意的是，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究與圖嵌入或網(wǎng)絡(luò)嵌入密切相關(guān)，圖嵌入或網(wǎng)絡(luò)嵌入是數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習(xí)界日益關(guān)注的另一個課題。圖嵌入旨在通過保留圖的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)和節(jié)點內(nèi)容信息，將圖中頂點表示為低維向量，以便使用簡單的機器學(xué)習(xí)算法（如，支持向量機分類）進行處理。許多圖嵌入算法通常是無監(jiān)督的算法，它們可以大致可以劃分為三個類別，即矩陣分解、隨機游走和深度學(xué)習(xí)方法。同時圖嵌入的深度學(xué)習(xí)方法也屬于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括基于圖自動編碼器的算法（如DNGR和SDNE）和無監(jiān)督訓(xùn)練的圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（如GraphSage）。

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) nntool input和target是什么樣的數(shù)據(jù)

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