一維信號輸入神經網路

⑻ BP神經網路輸出層的輸入信號問題

閾值肯定是要包含進來的，閾值的作用就是控制神經元的激活或抑制狀態。神經網路是模仿大腦的神經元，當外界刺激達到一定的閥值時，神經元才會受刺激，影響下一個神經元。
簡單說來是這樣的：超過閾值，就會引起某一變化，不超過閾值，無論是多少，都不產生影響。

閾值又叫臨界值，是指一個效應能夠產生的最低值或最高值。

閾值又稱閾強度，是指釋放一個行為反應所需要的最小刺激強度。低於閾值的刺激不能導致行為釋放。在反射活動中，閾值的大小是固定不變的，在復雜行為中，閾值則受各種環境條件和動物生理狀況的影響。當一種行為更難於釋放時，就是閾值提高了；當一種行為更容易釋放時，就是閾值下降了。

⑼ CNNs卷積神經網路演算法最後輸出的是什麼，一維向量和原始輸入圖像有什麼關系呢

看你的目的是什麼了，一般傳統分類的輸出是圖片的種類，也就是你說的一維向量，前提是你輸入圖像是也是一維的label。 如果你輸入的是一個矩陣的label，也可以通過調整網路的kernel達到輸出一個矩陣的labels。

⑽ 神經網路方法的輸入可以是相互聯系的嗎

可以的。這種屬於層內有互連的網路結構。這種結構的特點是在同一層內引入神經元間的側向作用，使得能同時激活的神經元個數可控，以實現各層神經元的自組織。
還有兩種是：
前向網路：網路中各個神經元接受前一級的輸入，並輸出到下一級，網路中沒有反饋，可以用一個有向無環路圖表示。這種網路實現信號從輸入空間到輸出空間的變換，它的信息處理能力來自於簡單非線性函數的多次復合。網路結構簡單，易於實現。反傳網路是一種典型的前向網路。
反饋網路：網路內神經元間有反饋，可以用一個無向的完備圖表示。這種神經網路的信息處理是狀態的變換，可以用動力學系統理論處理。系統的穩定性與聯想記憶功能有密切關系。Hopfield網路、波耳茲曼機均屬於這種類型。