2020-02-27
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法如何理解
ANN
artificial neural network )是由大量的簡(jiǎn)單基本元件組成 每個(gè)元件的結(jié)構(gòu)和功能
比較簡(jiǎn)單,但眾多的神經(jīng)元組合所產(chǎn)生的系統(tǒng)卻非常復(fù)雜。在統(tǒng)計(jì)上它是一種智能的判別過(guò)
程,對(duì)變量類型沒(méi)有太多的要求,可以有效地識(shí)別事物的不同特征及其模式,如不完全的信
息、復(fù)雜的非線性特征等。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以近似多種預(yù)測(cè)模型,線性 的 回歸模型, 廣義 線
性 的 logistic 模型,并可以逼近各種復(fù)雜的非線性結(jié)構(gòu),具有良好的預(yù)測(cè)功能,不過(guò)該模型
的缺點(diǎn)是目標(biāo)與預(yù)測(cè)變量間的關(guān)系不易確定。






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