神经网络预测原理,如何用神经网络进行预测

神经网络预测 2022-12-26 23:16 181 墨鱼

神经网络预测

神经网络预测原理,如何用神经网络进行预测

具备两个隐层的全连接神经网络，一共有13002个参数先看一下有多少个neuron: 输入层(IL):每个输入的图片具备28pixel * 28pixel ,得到784个neuron的输入。第一个隐层HL1:16个neur神经网络的权重其实本质上也就是之前多项式的系数，外加的偏置单元也就是常数项，中间层的输入输出值可以看成更高级的特征值向量X,这远比仅仅将X进行几次方多项式拟合更厉害，也能更好

神经网络的基本原理是：每个神经元把最初的输入值乘以一定的权重，并加上其他输入到这个神经元里的值(并结合其他信息值),最后算出一个总和，再经过神经元的偏差调图像表达画面识别的输入画面不变形前馈神经网络做画面识别的不足卷积神经网络做画面识别局部连接空

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