qq_43984062的博客

final-term。

初始化：随机初始化网络权重。前馈传播：将输入数据传递到网络中，计算输出。计算误差：使用损失函数计算预测输出和真实值之间的误差。反向传播：利用误差对权重进行更新，以减少预测误差。迭代优化：重复上述步骤，直到网络在训练数据上达到满意的性能。通过这种方式，神经网络能够学习到数据之间的关系，并能够对新的、未见过的数据做出准确的预测。这种能力使得神经网络在各种领域，如图像识别、自然语言处理、游戏玩法等领域得到广泛应用。布尔函数。

6. revenue cycle

for。

模型优势劣势DCF- 流行且广泛接受的模型- 即使公司报告的是现金流出，只要创造股东价值，也会被考虑- 当FCFF（自由现金流）以相对恒定的速率增长时，DCF表现最佳- FCFF直观易懂- 关注价值驱动因素，如利润率和资产周转率- 计算FCFF可能困难，因为经营现金流受应计会计影响- 当财务报表不反映所有公司资产时，尤其是对于知识型产业（如研发资产和商誉）- 需要一些应计会计知识- 长期稳态时，对终端期价值的权重减轻ROPI- 当长期稳态的FCFF模式在短期内出现时，ROP

chapter 2。