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※ニューラルネットワーク-ハル転送共通※☛ Jurik フィルタ/平滑化とカスタマイズされた MA ソートムラデン☛より高い & 最大の定式化 (高い & APB 計算) ☛は、ハル MA を利用します (アランハル) しかし、この1つは、低ラグからゼロラグまでの変化である☛最大の米国基本的な図表の表示器の容積が付いている e-表示器のために有益ニューラルネットワークの動きの過渡原則を置きなさいか、または取り替えなさい: 神経のコミュニティは入力の機能として出力の調節可能でマネキンである。これは、いくつかの層で構成されます。 入力の知識で構成されるレイヤーを入力してください ニューロンと呼ばれる処理ノードで構成される非表示層 出力層は、1またはニューロンの数で構成され、その出力は、コミュニティの出力です。 隣接するレイヤのすべてのノードが相互に接続されます。これらの接続は、シナプスと呼ばれます。各シナプスには、シナプスによって伝播される情報を乗算するスケーリング係数が割り当てられています。これらのスケーリング係数は重み (w [i] [j] [k]) と呼ばれます。フィードアヘッドニューラルネットワーク (FFNN) では、入力から出力に情報が伝達されます。ここでは、1つのレイヤー、1つの出力層と2つの非表示のレイヤーを入力して FFNN のインスタンスです: 接続された画像 (拡大するにはをクリックしてください) FFNN のトポロジは、通常、次のように省略されます: < # の入力 >-< # 最初の非表示レイヤー内のニューロンの >-< # 2 番目の非表示レイヤー内のニューロンの >-...-< # 出力 >。上記のコミュニティは、4-3-3-1 コミュニティとして知られることがあります。情報は、2つのステップでニューロンによって処理され、それに応じて合計信号とステップ信号によって円全体にわたって証明: すべての入力に関連するウェイトが乗算され、合計 その後の合計は、ニューロンの活性化を実行することによって処理されます, その出力は、ニューロンの出力です. それはニューロンの活性化は、神経コミュニティのマネキンに非直線性を提供する実行です。それによって、隠された層を持つ動機のような物がないし、神経のコミュニティは線形自動回帰 (AR)