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[问题求助] 神经网路 空间映射 问题

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樱风西日        

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发表于 2013-11-23 16:21 |只看该作者 |倒序浏览
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- ~8 ~; F# t7 C
# V( D: Y7 V2 E; c# v7 j
$ _, g: t4 G: z! f& v& n& Y- H
& F' S$ b! o7 E5 f4 N) C

6 u& U' Y/ B; h8 r* N+ e
- e+ F5 G) d" P  ]7 {! P
" l8 s) A! u3 P! u" q% s& i' r" ]
8 ^; f2 f+ P3 s* h2 ?/ T
. x+ D1 Y& V( Y4 B( K4 E, d- z

+ L6 s0 P* x7 B& S) I& N: T
- c2 g+ x/ m% \7 M3 d: s; ?0 j( S! E- y+ [% `
9 M3 Q) p; U9 f& T

2 x7 u) L9 H; ?  f- F% `5 W
1 y5 y2 O" M0 v8 x) e) o
4 j8 G3 W1 s3 o. K0 c. x& z/ S, Z1 o
5 Z  `$ f4 f: c+ Y) d
问题一：将神经网路训练完成之后 ，得到Sf与Sc之间的映射，即精细模型到粗模型之间的映射关系，即Xf到Xc的关系，即Xc=P（Xf），那么将粗模型最优值Xc*作为输入进行预测，为什么能得到下一次精细模型的解呢？
    我的理解应该是Xf=P-1(P的逆)（Xc*），类似于原始空间映射的方法。然而，难道这里是神经网络逆向预测吗？如果是，是怎么做的，能给些思路吗？

3 h# g# K0 O$ v. P  D1 w6 q( o

神经网络空间映射的问题.doc

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    发表于 2013-11-24 00:37 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    如何学习神经网络1 g+ D4 b4 `: E$ f( C
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    发表于 2013-12-22 22:37 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    我得理解神经网络就是一种映射，有输入神经网络就会有输出，只不过得到的结果或许会偏差很大
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    发表于 2014-1-24 17:04 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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