神经网络数据（神经网络数据集要求）

本篇目录：

1、英文文本分类神经网络分10类大概需要多少数据集2、神经网络如何判定新样本数据3、卷积神经网络为什么要建立数据库4、神经网络中,为什么要对输入数据进行加权求和5、神经网络定性数据赋值为0和1什么意思

英文文本分类神经网络分10类大概需要多少数据集

1、答1：文本长度平均为872个字符，最小的有64个，最长的有7125个，大部分在1000以下。

2、但是缺点是，这个网络比较适合较短的文本，文中对输入文本进行了padding补齐，对于不同数据集最大长度分别为50，100等，但这对于较长的文本明显是不足的。因此对于较长的文本或许HAN这种借用RNN来不限制输入长短的网络会更好。

3、我们不仅要fasttext来兜底，我们还需要TextCNN（卷积来学习局部的n-gram特征）、RNN（文本就是序列）、迁移学习（虽然任务不一样，但是有共性，所以可以迁移。一般一个神经网络越浅层的网络越通用。

神经网络如何判定新样本数据

1、模型摘要表，首次构建的MLP神经网络模型其不正确预测百分比为17%，独立的支持样本检验模型的不正确百分比为9%，提示超出最大时程数，模型非正常规则中止，显示有过度学习的嫌疑。判断：首次建立的模型需要预防过度训练。

2、通过RNN模型，可以将上一个序列的样本输出结果与下一个序列样本一起输入模型中进行运算，使模型所处理的特征信息中，既含有该样本之前序列的信息，又含有该样本自身的数据信息，从而使网络具有记忆功能。

3、premnmx函数用于将网络的输入数据或输出数据进行归一化，归一化后的数据将分布在[-1，1]区间内。

卷积神经网络为什么要建立数据库

1、为什么要建立数据仓库：因为传统的事物型数据库不能满足信息分析的需求。拓展：数据仓库的特点：数据仓库是用于支持决策的，帮助人对数据进行分析处理，这一点它有别于操作型数据库。

2、网络时代建立数据库是非常有必要的。所以要想准确快捷的储存查找各种资料，必须建立一个数据库。这也是时代的发展所需要的。

3、减少数据的冗余度 同文件系统相比，由于数据库实现了数据共享，从而避免了用户各自建立应用文件。减少了大量重复数据，减少了数据冗余，维护了数据的一致性。

神经网络中,为什么要对输入数据进行加权求和

1、在神经网络中，每个神经元都会对输入信号进行加权和，然后通过一个激活函数产生输出。随着层数的增加，网络可以学习到更加复杂的映射关系，从而提高神经网络的性能。

2、在前向传播过程中，输入数据从输入层经过一系列的隐藏层，最终到达输出层。每个神经元都会对输入进行加权求和，并通过激活函数进行激活，得到输出值。前向传播过程是从输入到输出的正向计算过程。

3、隐藏层中的神经元接收来自上一层的输入，并通过激活函数对输入进行加权求和和非线性转换，然后将结果传递给下一层。隐藏层的存在使神经网络能够处理复杂的非线性问题，提高模型的表达能力和学习能力。

神经网络定性数据赋值为0和1什么意思

和1是二进制数系统中的两个基本数字，分别表示“无”和“有”的含义。在计算机科学中，0通常表示关闭或不存在的状态，而1表示打开或存在的状态。

和1表示的含义如下：0和1是二进制数字系统的基本元素，它们在计算机科学、电子工程和其他许多领域中都有重要的应用。在计算机科学中，0和1通常用来表示开或关的状态。

表示二进制中的零位，1表示二进制中的一位。通过位运算，可以进行诸如位与、位或操作，用于位级别的控制和数据操作。在C语言中，使用整数类型来表示布尔值，其中0表示假，1表示真。这在条件语句和循环中控制程序的流程。

matlab神经网络分类目标函数值过大就会导致matlab神经网络分类紊乱，且数值不够精准。为了确保能够成功进行matlab神经网络分类，并且获得较为精准的数值，所以要把目标函数写成只有0或1的形式。

这是因为sigmoid函数可以把实数域光滑的映射到[0，1]空间。函数值恰好可以解释为属于正类的概率（概率的取值范围是0~1）。

因为神经元的传输函数在[0，1]之间区别比较大，如果大于1以后，传输函数值变化不大（导数或斜率就比较小），不利于反向传播算法的执行。

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