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其中 称为激活或转移函数

N 是输入神经元的数量、权重、输入神经元的输入,以及ℎ 隐藏神经元的阈值项。该激活函数的目的除了向神经网络引入非线性之外,还在于绑定神经元的值,以便神经网络不会因发散的神经元而瘫痪。激活函数的一个常见示例是 sigmoid(或逻辑)函数。

已经证明以上述方式构建的神经

网络可以以任何精度逼近任何计算函数。对于神经网络近似的函数,给予输入神经元的数字是自变量,而从输出神经元返  阿曼 WhatsApp 号码数据  回的数字是因变量。 当数据被正确编码时,神经网络的输入和输出可能是二进制的(例如是或否),甚至是符号的绿色、红色等。

这一特性赋予神经网络广泛的应用。 神经算法实现示例 神经网络可用于预测综合股票价格指数(IHSG。

考虑到 JCI 是股份制股票因

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此这是投资时需要记住的一个重要参数。由于JCI数据变化较大,且JCI价格变化非常快,因此很难预测该指数是上涨还是下跌。

为了克服这个问题,使用了神经网络算法。神经网络是自适应的,可以根据数据集中的趋势预测近似值。它可以很好地   散装铅  预测货币市场走势数据。 在这个神经网络中,有一些因素在数据维护中的实现中发挥着非常重要的作用。

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