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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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# W6 ?3 N5 C* @+ a

: j* i4 P4 f2 b, X" X
! {  S; F4 k' h0 y, B3 k& ?" y5 z0 s9 s/ C7 s
/ u: G* j3 I- |
7 b, ?  {9 g/ I, R# W  `6 i+ k" Z
2 Z+ g# F! w9 v) X+ j5 a
8 c" c( x  O  Q/ j$ H+ m- s
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, p3 l/ x) P9 D4 ]$ ~  l9 T3 X# p+ T; F0 j. P9 w

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) o% J( ~) S7 p) Q* x

# q- c4 `" F2 ?# J7 V
; j: H" M% w) d% d1 a) _) o+ `" g. M7 i! N3 o2 R
& g; _- _* P* s2 Z

5 A. [2 V, S4 h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？

7 f5 j% H# Z; Y, X) V1 a7 a

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
    # q; K8 s" I9 h" j" 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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