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時間 2021-08-15
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板塊4:神經網絡/深度學習
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GRNN廣義迴歸神經網絡以非參數核迴歸爲基礎,以樣本數據作爲後驗概率驗證條件並進行非參數估計,最後從訓練樣本中計算GRNN網絡中因變量和自變量之間的關聯密度函數,從而計算得到因變量相對自變量的迴歸值。GRNN廣義迴歸神經網絡最大的優勢在於其方便的網絡參數設置功能,整個神經網絡只需要通過設置GRNN核函數中的光滑因子就可以調整GRNN網絡的性能。 假設GRNN神經網絡中的兩
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