1)神经网络有至少3层. 不同层之间都有个矩阵, 来确定不同层之元素的"关系". 那个这个矩阵有归一化的要求吗? 这个矩阵是会随着数据的演化而变化. 那么当时间足够长以后, 这个矩阵的每个元素会分别趋近于一个固定的数值, 还是在一定的范围内波动, 抑或,完全没有规律.
2)一个神经网络如何确定层数,以及每层的元素?这个有什么切入点或窍门吗?有什么书专门讨论这方面的吗?
3)神经网络最后的输出是介于(-1,1)或(0,1)之间的一个数. 那么, 如何把这个数应该到整个程序里. 找到的例子都太长太长, 又没有结构性的介绍.总是找不到头绪. 假如有人给我一组数据, 但没告诉我是按x*sin(x)算出的, 让我用神经网络估计后面的走势. 这个问题该如何入手, 谁能给我讲讲大致的结构.
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