신경망을 사용하여 데이터를 예측할 수 있습니까?

예를 들어, BP 가 분류에 적용될 때, 인터넷 훈련은 어떤 종류에 속하는지 알려주고 네트워크 훈련을 대입하여 이 네트워크가 일정한 분류 능력을 갖도록 하는 것을 가리킨다. (윌리엄 셰익스피어, 템플릿, 네트워크명언) (윌리엄 셰익스피어, Northern Exposure (미국 TV 드라마), 네트워크명언 교육이 완료되면 인터넷을 통해 알 수 없는 유형의 데이터를 분류합니다. 여기서 교육 과정은 의사 랜덤 생성 가중치입니다. 그런 다음 샘플을 입력하여 각 계층의 출력을 계산하고, 마지막으로 예측 출력 (출력 계층의 출력) 을 계산합니다. 이는 순방향 학습 프로세스입니다. 마지막으로, 어떤 훈련 알고리즘 (가장 기초적인 것은 센서 알고리즘) 을 통해 비용 함수 (예측 출력과 실제 출력 사이의 표준) 의 가중치를 최소화할 수 있습니다. 이것이 바로 역전파 프로세스입니다.

샘플 범주의 네트워크가 자체 조직 경쟁 신경망과 같은 감독되지 않은 네트워크에 속한다는 것을 미리 알 필요는 없습니다.