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问题是，据我所知，神经网络在输入上得到了一堆，并根据以前的训练结果“回忆”了输出。立即(嗯，或多或少)。因此，我不确定“发布命令”如何适应该系统，特别是当系统执行的操作以一定的延迟影响系统时。据我所知，对于机器人来说，实现神经网络控制器是可能的，它将根据一些输入(可能是健康、弹药等)来改变机器人的行为策略(嗯，给它们分配优先级)。自动市场交易者。当然，这是有可能的，使系统，将试图预测下一个市场价格的东西。然而，我看不出怎么可能让系统下订单买东西，观察趋势，然后再把它卖回来获利/掩盖损失。
汽车司机。也就是说，正如我所理解的，<
浏览 1提问于2010-08-15得票数 3
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如果我要用遗传算法训练一个人工神经网络的权重，这是什么类型的学习呢？我相信它是无人监管的但它有名字吗？它似乎可能属于强化学习，但我不太确定。
浏览 4提问于2014-02-23得票数 1
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我有一个培训数据集，有25,000个不同的客户，每个交易记录为50-500个银行交易(存款和提款，确切的#因客户而异)。根据客户的交易历史，哪种模型最能预测客户拖欠贷款的概率？
我认为在keras中建立一个神经网络是最简单的方法，但是我不确定如何训练它，因为它的输入大小是可变的(每个客户的事务的不同#)。
浏览 0提问于2019-03-03得票数 1
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多步预测神经网络
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我一直在使用matlab神经网络工具包。这里我使用的是NARX网络。我有一个数据集，其中包含一个对象的价格以及在一段时间内购买该对象的数量。假设我有100条此类交易的记录，每笔交易都由价格和amount.Then组成，基本上我的神经网络可以预测第101笔交易的价格。这对于一步预测很有效。然而，如果我想要进行多步预测，比如我想预测前面的10个交易(110个交易)，那么我假设我对价格进行一步预测，然后将其反馈到神经网络中。我一直这样做，直到我达到第110个
浏览 1提问于2012-04-26得票数 0
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WEKA中的多类分类
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我有很多行，比如银行交易，其中一列被标记为食品、药品、租金等。我想开发一个分类器，它可以根据我以前的数据进行训练，并预测它属于哪一类，以供将来的交易。下面是我正在考虑的几个算法
另外，我发现使用Python学习比使用WEKA更
浏览 5提问于2015-06-04得票数 1
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由于许多论文都描述了神经网络可以预测股票回报，所以我也开始研究这种方法。我无法精确地训练NN，即使在训练数据集上，我的预测也不匹配。我使用技术指标作为输入，将未来10天的最大值作为目标向量，但经过训练的神经网络即使对于训练数据集也无法预测精确值。我认为输入和输出数据之间存在一些不匹配。
浏览 2提问于2012-03-07得票数 2
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我听说每种不同的分类算法都可以用神经网络结构来表示。Logistic回归、SVM(支持向量机)、ELM(极限学习机)等不同算法如何表示为神经网络？有办法将分类算法的矢量方程转化为神经网络结构吗？
浏览 0提问于2019-11-07得票数 2
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反向传播算法是一种神经网络训练算法，还是仅仅是一种递归算法来计算神经网络的雅可比？那么这个Jacobian将作为主要训练算法的一部分，例如最陡峭的下降？因此，计算雅可比矩阵(神经网络输出到网络参数的偏导数)是一种训练算法还是一种数值方法？
浏览 0提问于2021-09-08得票数 4
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我计划用人工神经网络创建一个俄罗斯方块人工智能，并在我的高中计算机科学课程中用遗传算法对其进行训练。我对人工神经网络是如何工作的，以及如何用遗传算法实现它有了基本的理解。我已经写了一个基于的工作神经网络，我目前正在研究一种遗传算法。
浏览 1提问于2015-10-05得票数 0
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神经网络训练算法
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当我第一次读到神经网络时，我了解到反向传播是用来训练神经网络的算法。我感兴趣的是是否还有其他的选择(或者更好？)呼叫BP。
神经网络中使用的其他训练算法是什么？BP是最好的吗?这就是为什么几乎每个人都用它来训练神经网络模型吗？
浏览 0提问于2018-11-03得票数 1
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基于伪随机数的神经网络
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最近，我读了这篇文章，神经网络密码学。在第3.1节中，它说：
目的是利用神经网络改善任意算法产生的随机数的随机性。为了通过神经网络对伪随机数进行改进，在MATLAB中采用改进的减并算法生成伪随机数。用NIST检验了改进后的with算法产生的随机数的随机性。然后，利用这些随机数作为输入值、初始权值、偏差值和隐层的神经元数。网络的输出值是在不经过培训的情况下评估的。神经网络的输出值是基于神经网络的伪随机数.因此，该算法可以称为基于
浏览 0提问于2021-09-26得票数 -1
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我正在试图掌握神经网络相对于其他用于入侵检测系统的人工智能算法的效率。我正在阅读的大多数文献都没有很好地将神经网络与其他入侵检测系统进行比较。
它们是否工作得更好(检测到更多的真实攻击和更少的误报)？
浏览 4提问于2011-04-23得票数 2
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我在matlab中使用了一个时滞神经网络，我想用不同的训练算法来训练它。我使用了很多这样的算法，例如粒子群优化算法、levenberg marquardt算法、拟牛顿算法和.现在我想使用反向传播，但是我不能使用训练函数，因为时滞神经网络的反向传播不同于前馈贝塔。
浏览 0提问于2014-02-10得票数 1
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使用Weka进行游戏
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我正在做一个项目，其中我有神经网络(或其他算法)在扑克中玩对方。在每次输赢之后，我希望神经网络(或其他算法)更新以响应损失的错误(这是如何计算的在这里并不重要)。
Weka非常好，我不想重复发明轮子。我还想实现的另一个想法是使用遗传算法来更新神经网络中的权重，而不是反向传播算法。据我所知，没有办法在Weka中手动指定神经网络的权重。当然，如果将遗传算法用于此目的，这是至关重要的。
浏览 1提问于2011-03-10得票数 2
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我试图使用brain.js或synapse.js (或任何其他JS库)来完成以下工作：
{ accelY: 0.25, powerA: 1, powerC: 0.44,}{ powerB: 0.75, powerD: 0.92这样，accel就接近0了。我想我可以通过随机调整每个电机的功
浏览 1提问于2014-12-08得票数 4
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