Question

python神经网络编程有什么用？

Answer 1

预测器
神经网络和计算机一样，对于输入和输出都做了一些处理，当我们不知道这些是什么具体处理的时候，可以使用模型来估计，模型中最重要的就是其中的参数。
对于以前所学的知识都是求出特定的参数，而在这里是使用误差值的大小去多次指导参数的调整，这就是迭代。
误差值=真实值-计算值
分类器
预测器是转换输入和输出之间的关系，分类器是将两类事物划分开，只是预测器的目的是找到输出在直线上，分类器是找到输出分为两类各在直线的上下方。但其实都是找到一个合适的斜率（只考虑简单情况下）
分类器中的误差值E=期望的正确值-基于A的猜测值得到的计算值$ E=t-y \quad E=(ΔA)x $这就是使用误差值E得到ΔA
ΔA=E/x
，再将ΔA作为调整分界线斜率A的量
但是这样会存在一个问题，那就是最终改进的直线会与最后一个训练样本十分匹配，近视可以认识忽略了之前的训练样本，所以要采用一个新的方法：采用ΔA几分之一的一个变化值，这样既能解决上面的问题，又可以有节制地抑制错误和噪声的影响，该方法如下
ΔA=L(E/x)
此处的L称之为调节系数（学习率）
使用学习率可以解决以上问题，但是当数据本身不是由单一线性过程支配时，简单的线性分类器还是不能实现分类，这个时候就要采用多个线性分类器来划分（这就是神经网络的核心思想）