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上传时间: 2008-12-29
详细说明: 1、我知道的目前一般的神经网络,尤其是前馈网络可以做的是两方面的问题:分类和函数拟合(包括预测)。当然,hopfield网络还具有联想记忆功能,可以做一些相关的事情。 2、我觉得神经网络还处于初期阶段,很多问题,尤其是规模大或者要求精度高的问题,还是解决不了的,不要总是怀疑自己是不是程序错了或者有什么问题之类的。(说实话,我觉得神经网络进入工程还有很长的路要走。做论文还可以,呵呵) 3、一般来说,前馈网络的样本都是要采取归一化的,原因是样本的数量级差太大的话会出现大样本吞吃小样本的现象,使得数量小的那一维样本不起作用。
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