下图的神经网络的目的，是通过t+1时刻的天气数据，工作日/节假日/周末的日历数据，以及现有的t时刻的交通数据，来预测t+1时刻的交通数据。请问大神们，这个图的工作原理是什么样的呀？感谢！
该神经网络结构图的工作原理是什么？
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threenewbee 2017-12-07 00:52关注这是一个典型的循环（递归）神经网络。
这里有个简单的解释：http://blog.csdn.net/aws3217150/article/details/50768453解决 无用评论 打赏举报 分享
- 2020-05-29 20:31回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/xueweuchen/article/details/44216925
- 2021-02-25 16:07回答 2 已采纳 这证明经过dct变换、局部二值模式处理后，损失了部分有效图像特征；或者灰度图、二值处理图、dct图在三个通道对应分量上的特征无法组合成更优图像特征。这在神经网络调参过程中是很常见的，明明觉得处理一下分
- 2022-11-27 20:43回答 3 已采纳 个人理解：从数学的角度，就是拟合函数。 足够深的神经网络可以拟合出几乎任意的函数以一层为例： 输入n维，输出m维 -- 可以理解成拟合了m个函数 每个函数输入n个变量最后：建议手撕代码，理解更深刻
- 2022-09-28 20:00快乐的小肥熊的博客 谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创神经网络控制是20世纪80年代末期发展起来的自动控制领域的前沿学科之一写作猫。它是智能控制的一个新的分支，为解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题开辟了新途径。...
- 2022-08-12 19:44回答 1 已采纳 听说过无免费午餐定理（no free lunch theorem）吗？没有一种模型能在所有数据集上永远取得最优的。对于不同的实际任务，必须要对数据集和任务进行特殊适配，才能达到最好效果。 建议你说一下
- 2022-12-07 11:13回答 1 已采纳 望采纳 下面是一个使用 TensorFlow 2 的简单神经网络来做4维y回归的示例代码： 首先，需要导入需要的库： import tensorflow as tf from tensorflow i
- 2022-04-06 10:05回答 2 已采纳 模型就是一堆参数，可以理解为算法中的变量；算法是一堆数学公式，这些公式使用模型中的参数作为变量值来进行计算，以达到预测或分类功能。算法分为训练和预测两个部分，训练算法用训练数据来构建模型，预测算法用模
- 2023-11-29 12:42叁苏言的博客 CNN 的工作原理是什么？观看这段简短视频详细了解 CNN，包括层、激活和分类。
- 2022-11-28 08:14回答 2 已采纳 data/hyps/hpy.scartch.xxxx.yaml文件中有个fliplr这个超参数，不需要翻转的话改成0。如果改完之后还翻转，说明你改了增强了，utils/augmentations.py
- 2021-09-08 09:35回答 1 已采纳 gan生成对抗网络，不过这个是最早的网络，现在已经发展出一些其他的网络了
- 2022-06-09 23:27回答 5 已采纳 输出层线性激活函数的话，预测结果为[1,0]
- 2022-10-17 14:15快乐的小蓝猫的博客 在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。3、RNN：神经元的输出可以在下一个时间戳直接作用到自身，即第i层神经元在m时刻的输入，除了（i-1）层神经元在该时刻的...
- 2023-03-09 09:46回答 3 已采纳 找到问题了，还是数据集在读取的时候，用PIL读取数据维度为（1,3,300,300），实际训练生成的时候为（300,300,3），所以最终output的结果为九宫格
- 2022-10-05 12:45「已注销」的博客 一些基本常识和原理 [什么叫神经网络?] 人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理...
- 2022-08-31 19:16神经网络技术宅的博客 一些基本常识和原理[什么叫神经网络?]人的思维有逻辑性和直观性两种不同的基本方式写作猫。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑...
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