用於模式識別的神經網絡

Question

我希望您能幫我弄清楚我正在處理哪些問題（模式識別或時間序列預測）並找到適合此問題的最佳NN體系結構。

在我的問題，我有很多有限套二維數據（學習集） 讓ň是我想用神經網絡計算數據集的大小。 我希望我的神經網絡學習這些數據，並通過給它第一個數據集的數據，它給了我剩餘的N-m數據。

我認爲這是一個模式識別問題，所以這是最適合這種類型的NN架構。

謝謝。

Answer 1

據我瞭解你的問題，你有一個N行的數據集。並且您想要使用前M行來訓練您的網絡。然後你希望你的NN預測其餘的N-M行。

通常，在預測（時間序列預測），我們做這種東西。我們用歷史數據訓練我們的模型，並嘗試預測未來的價值。

因此，就您的情況而言，前M行可能是訓練階段的訓練數據。在模型準確性評估階段，未來的值可能是您的N-M行。

通常，經常性網絡最適合於時態數據，因爲它們可以處理有序數據。 ENCOG還爲時態數據提供了一個特殊的數據集。您可以將它們用於您的問題。