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1、神经网络六个基本问题第一个问题：什么时候可以用神经网络第二个问题：分类还是回归？(classification or regression)第三个问题：Deterministic还是Stochastic第四个问题：Supervised还是Unsupervised第五个问题：On-line还是Off-line第六个问题：PC还是其他硬件设备(DSP芯片)第一个问题：什么时候可以用神经网络数学模型？输入输出1、没有数学模型必须100%的准确率100% is ok不能用2、有数学模型，但是太复杂，很难应用必须100%的准确率100% is ok不能用第二个问题：分类还是回归？ (classifica
2、tion or regression)分类x1x2回归x1x2第三个问题：Deterministic还是Stochastic预测/存储输入时间：T(k)输出时间：T(k+1)00 110 100 001 11/31/31/300 110 100 001 10.300.580.12第四个问题：Supervised还是Unsupervised输入：P1(x1,x2,)P2(x1,x2,)P3(x1,x2,)P4(x1,x2,)输出：T1 T2T3T4Supervised：输入对应输出输入：P1(x1,x2,)P2(x1,x2,)Unsupervised：发掘 输入数据的内在联系 SOM:Self-Organizing Maps 第五个问题：On-line还是Off-lineOff-line设计网络使用网络训练网络收集数据On-line设计网络使用网络训练网络realtime processing 第六个问题：PC还是其他硬件设备(DSP芯片)电脑：可以处理复杂网络其他设备：尽量简化网络总结：我们将学习的网络RBFBPERROR
