4、神经网络预测：多输入、多输出的奥秘

神经网络预测：多输入、多输出的奥秘

1. 多输入预测

1.1 多输入的必要性

传统的神经网络可能只能接受一个数据点作为输入，并基于该数据点进行一次预测。但在实际应用中，单一的数据点可能不足以做出准确的预测。例如，仅用球员的平均脚趾数来预测比赛结果，可能并不准确。如果能同时给网络提供更多信息，如比赛胜率、球迷数量等，理论上网络应该能够做出更准确的预测。

1.2 多输入网络示例

以下是一个简单的多输入神经网络示例：

weights = [0.1, 0.2, 0] 
def neural_network(input, weights):
    pred = w_sum(input,weights)
    return pred

def w_sum(a,b):
    assert(len(a) == len(b))
    output = 0
    for i in range(len(a)):
        output += (a[i] * b[i])
    return output

toes = [8.5, 9.5, 9.9, 9.0]
wlrec = [0.65, 0.8, 0.8, 0.9]
nfans = [1.2, 1.3, 0.5, 1.0]
input = [toes[0],wlrec[0],nfans[0]]
pred = neural_network(input,weights)
print(pred)

这个示例中，我们使用了三个输入：球员平均脚趾数、比赛胜率和球迷数量。网络通过对每个输入乘以相应的权