neural-network - 用于模式识别的神经网络

Question

我希望你帮我弄清楚我正在处理哪个问题（模式识别或时间序列预测），并找到最适合这个问题的 NN 架构。

在我的问题中，我有许多有限的二维数据集（学习集）让N是我想使用 NN 计算的数据集的大小。我希望我的 NN 学习这些数据，并通过给它数据集的前m个数据，它给我剩下的Nm个数据。

我认为这是一个模式识别问题，所以这是最适合这种类型的 NN 架构。

谢谢你。

Answer 1

据我了解您的问题，您有一个包含 N 行的数据集。并且您想使用前 M 行来训练您的网络。然后您希望您的 NN 预测其余 NM 行。

通常，在预测（时间序列预测）中，我们会做这种事情。我们用历史数据训练我们的模型并尝试预测未来值。

因此，在您的情况下，前 M 行可能是训练阶段的训练数据。在模型准确性评估阶段，未来值可能是您的 NM 行。

通常，循环网络最适合时间数据，因为它们可以处理有序数据。ENCOG 还为时间数据提供了一个特殊的数据集。您可以将它们用于您的问题。