神经网络需要数据

『壹』 神经网络模型需要多少条数据

输入指标是什么意思。输入维数吗？数据一是这些数据有意义是一类的，或者说是有内部规律。数量上多一点好一点。训练样本个预测样本2比1左右就好。学习过程要注意的是你的学习速率，这影响最优解的寻找。

『贰』 在用bp神经网络时,需要输入数据,但有些数据是定性数据,如何将定性数据定量化

你所说的应该是输入数据的预处理 即pre-processing,你使用ST Nueral Networks的话,里面有自动的预处理,你输入定性版数据(nominal variable)后,软件权可以自动预处理后转化为神经网络可以识别的数值.
或者你自己设置
例1 根据年鉴记载的某些地区经度,纬度与台风类型的关系预测任意经纬度下台风类型(台风A或者台风B),

台风类型就属于定性数据在STNN中你可以现将输出变量设置为nominal variable,然后设置输出变量的数目为2,分别是V1和V2,构建网络的时候经纬度对应台风A的,设置输出值为V1,为台风B的设置为V2,预测时,网络可以给出结果V1或者V2,你就知道是哪种台风了.
例2 根据现有的水质标准以及数种污染物的采样值预测该河流的水质级别

输出值为水质级别,同样为nominal variable,你可以将输出值作一个标准化处理,设总共有五个水质级别,你可以将输出变量区间化分为0-0.2,0.2-0.4,0.4-0.6,0.6-0.8,0.8-1,设置第一级别水质对应的输出值为0.2 第2级水质对应0.4,等等,第5级水质对应1

『叁』 matlab神经网络训练一般需要多少数据

你这个问题真的不好回答，因为没有固定答案，也没有什么经验答案，不能太少也不能太多，因为需要根据实际情况决定了，看你是要做什么了

『肆』 神经网络需要大量的数据用来学习,但若数据中有某几部份是没有数据纪录的.请问该如何处理呢

可以将这几天所在某月的空气污染指数平均，取这个月的平均值作为这几天的空气污染指数，然后再做仿真，相信结果会相差甚微。

『伍』 神经网络的数据量多少比较合适

一般来说要1万以上，越多越好，但要保证采集标准统一，且输出为相同的数据不能太多。

『陆』 深度神经网络为什么依赖大量数据

因为深度神经网络的参数特别多（可以达到上亿，目前已经可以支持到万亿参数）。
参数多，表示模型的搜索空间就越大，必须有足够的数据才能更好地刻画出模型在空间上的分布

『柒』 神经网络优缺点，

优点：

（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。

自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

（3）具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

缺点：

（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。

（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

(7)神经网络需要数据扩展阅读：

神经网络发展趋势

人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。

由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。

参考资料：网络-人工神经网络

『捌』 神经网络输入层可以用哪些数据

可以处理多维数据，常见地，一维卷积神经网络的输入层接收一维或二维数组，其中一维数组通常为时间或频谱采样；二维数组可能包含多个通道；二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组；三维卷积神经网络的输入层接收四维数组 。由于卷积神经网络在计算机视觉领域有广泛应用，因此许多研究在介绍其结构时预先假设了三维输入数据，即平面上的二维像素点和RGB通道。

『玖』 bp神经网络对输入数据和输出数据有什么要求

p神经网络的输入数据越多越好，输出数据需要反映网络的联想记忆和预测能力。

BP网络能内学习和存贮大量的输入容-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。

BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hide layer)和输出层(output layer)。BP网络具有高度非线性和较强的泛化能力，但也存在收敛速度慢、迭代步数多、易于陷入局部极小和全局搜索能力差等缺点。

(9)神经网络需要数据扩展阅读：

BP算法主要思想是：输入学习样本，使用反向传播算法对网络的权值和偏差进行反复的调整训练，使输出的向量与期望向量尽可能地接近，当网络输出层的误差平方和小于指定的误差时训练完成，保存网络的权值和偏差。

1、初始化，随机给定各连接权及阀值。

2、由给定的输入输出模式对计算隐层、输出层各单元输出

3、计算新的连接权及阀值，计算公式如下：

4、选取下一个输入模式对返回第2步反复训练直到网络设输出误差达到要求结束训练。

『拾』 BP神经网络的训练集需要大样本吗一般样本个数为多少

这个没有明确要求，样本也不是越多越好。

通常情况下，你的样本可以一部分用回来做验证。

加速你有100个样本，答90%用来做训练，10%用来做验证等，当然，有时候还得留下10%做测试用。

我个人的经验是，样本数尽量在10以上吧。