一维信号输入神经网络

⑻ BP神经网络输出层的输入信号问题

阈值肯定是要包含进来的，阈值的作用就是控制神经元的激活或抑制状态。神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阀值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。
简单说来是这样的：超过阈值，就会引起某一变化，不超过阈值，无论是多少，都不产生影响。

阈值又叫临界值，是指一个效应能够产生的最低值或最高值。

阈值又称阈强度，是指释放一个行为反应所需要的最小刺激强度。低于阈值的刺激不能导致行为释放。在反射活动中，阈值的大小是固定不变的，在复杂行为中，阈值则受各种环境条件和动物生理状况的影响。当一种行为更难于释放时，就是阈值提高了；当一种行为更容易释放时，就是阈值下降了。

⑼ CNNs卷积神经网络算法最后输出的是什么，一维向量和原始输入图像有什么关系呢

看你的目的是什么了，一般传统分类的输出是图片的种类，也就是你说的一维向量，前提是你输入图像是也是一维的label。 如果你输入的是一个矩阵的label，也可以通过调整网络的kernel达到输出一个矩阵的labels。

⑽ 神经网络方法的输入可以是相互联系的吗

可以的。这种属于层内有互连的网络结构。这种结构的特点是在同一层内引入神经元间的侧向作用，使得能同时激活的神经元个数可控，以实现各层神经元的自组织。
还有两种是：
前向网络：网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单，易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。
反馈网络：网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换，可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。