刚开始接触机器学习中的神经网络这一块，尤其是时间序列预测这一块。在我的理解中，神经网络里的输入输出就是x和y的关系，通过各个神经元之间的权重等参数、激活函数的处理，本质上是不是可以理解为就是x和y的回归关系，只是关系式比较复杂而且是隐式的，因为训练结束后参数就固定了，一定存在一个固定的关系来描述x和y？
那如果这样的话RNN和LSTM等模型具有记忆功能也只是在训练过程中会构建和过去多阶历史值相关的关系，训练结束后这个关系也固定了，它和一般神经网络的区别体现在哪里呢，是不是也可以理解成就是复杂的回归关系？
求解答！
神经网络的本质是回归么？循环神经网络呢？
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- 2021-10-01 22:11回答 1 已采纳 神经网络的权重就是训练出来的
- 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
- 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
- 2023-12-13 22:32星川皆无恙的博客 神经网络训练和学习的过程其实就是对模型参数进行不断调优、减少预测损失值过程。经过充分训练后，模型能够从输入数据中学习到有效的特征表示和权重分配，从而能够对未见过的数据进行准确的预测。训练完成的神经网络...
- 2022-03-02 09:25回答 1 已采纳 孪生神经网络（Siamese neural network），又名双生神经网络，是基于两个人工神经网络建立的耦合构架。孪生神经网络以两个样本为输入，其两个子网络各自接收一个输入，输出其嵌入高维度空间的
- 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
- 2020-05-29 20:31回答 1 已采纳 https://blog.csdn.net/xueweuchen/article/details/44216925
- 2024-07-03 23:27Papicatch的博客 循环神经网络是一类具有反馈连接的神经网络，能够处理任意长度的序列数据，通过在隐藏层中引入循环连接，使得网络能够记住过去的信息，并将其用于当前的计算。
- 2021-04-11 17:39回答 3 已采纳 input_shape=(7787,)这里是不是少了一个参数
- 2020-05-01 15:39回答 1 已采纳 星期几可以用 1 2 3 4 5 6 7 表示 时间可以以这个时间距当天0:00的分钟数作为数据。比如8:05可以表示为485 11:20可以表示为680
- 2023-02-18 23:26回答 5 已采纳 你模型的训练代码呢？你不会每次训练之后没有反向传播更新下权重和梯度信息吧。看你打印的输出，基本上都是初始化之后的权重，不然按照你100个epoch存一下模型来看，不可能都是一样的权重
- 2024-04-17 12:10一键难忘的博客 无论是在工业生产中的质量控制，医学影像的分析，还是在智能驾驶中的环境感知，神经网络和机器学习技术都发挥着不可或缺的作用，为解决现实世界中的复杂问题提供了强大的工具和方法。此外，深度学习作为神经网络的一...
- 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]
- 2022-10-13 14:31神经网络技术宅的博客 2.应用弹性BP算法(RPROP)学习三层BP网络(含输入层，隐含层，输出层)权值W、偏差b总体算法函数：Train3BP_RPROP(S0，X，P，S1，W1，b1，f1，S2，W2，b2，f2，d，TP)(1)输入参数P对模式(xp，dp)，p=1，2，…
- 2022-10-04 15:04小六oO的博客 BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入...2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。3、计算网络实际输出与期望输出的误差。
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