标准数据集是神经网络的训练基础.训练就相当于条件反射中的条件,是已知的条件.来源是“经验”,是已知的映射组,当在神经网络中载入标准数据集后,神经网络随机生成一组矩阵,用矩阵处理标准集中的输入集后,用所得结果与标准输出集比较,将误差提出后根据误差,向减少误差的方向修改矩阵组,然后重复多次以后,误差减小到一定程度,标准输入集输入网络后能得到标准输出集,训练完成.这个矩阵组就是神经网络模型.神经网络就是用电脑在标准数据集上总结经验,来对新的输入进行映射
标准数据集是神经网络的训练基础.训练就相当于条件反射中的条件,是已知的条件.来源是“经验”,是已知的映射组,当在神经网络中载入标准数据集后,神经网络随机生成一组矩阵,用矩阵处理标准集中的输入集后,用所得结果与标准输出集比较,将误差提出后根据误差,向减少误差的方向修改矩阵组,然后重复多次以后,误差减小到一定程度,标准输入集输入网络后能得到标准输出集,训练完成.这个矩阵组就是神经网络模型.神经网络就是用电脑在标准数据集上总结经验,来对新的输入进行映射