神经网络处理分类问题的方法与步骤

@神经网络处理分类问题的方法与步骤

第一步：获取神经网络的输入

提取问题实体中的特征向量作为神经网络的输入。

第二步：定义网络结构

定义神经网络的结构，并定义如何从神经网络中的输入得到输出，这个过程就是神经网络向前传播算法。

第三步：训练

通过训练数据来填在神经网络中参数的取值，也就是训练神经网络的过程。当然在这个过程中往往会存在网路优化，而网络优化过程中最常用的就是反向传播算法。在该过程中一般需要定义一个损失函数来刻画当前预测值和真实答案之间的差距，然后通过反向传播算法来调节神经网络参数聚酯来使得差距可以缩小。

第四部：预测

做完以上几个步骤接下来就需要用训练好的网络来进行数据预测。