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输出层:生成文本、回答问题。
(3)金融预测
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输入层:股票价格、经济指标。
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隐藏层:分析趋势、市场情绪。
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输出层:预测未来价格走势。
5.
结论
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单层感知机(perceptron)
只能处理简单问题,无法学习复杂的非线性关系。
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多层感知机(mlp)
通过多个隐藏层,使得神经网络可以学习更深层次的特征。
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前向传播(forward
propagation)
计算预测值,反向传播(backpropagation)
通过梯度下降优化参数,使模型不断学习和提高准确性。
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mlp
是深度学习的基础,后来的卷积神经网络(cnn)、循环神经网络(rnn)等都是在它的基础上发展出来的。
最终,国王成功地通过“多层感知机”找到最合适的守护者,而现代
ai
也通过
mlp
实现了从图像识别到金融预测的突破!
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