5、神经网络模型基础：权重设置方法与时间处理技术

神经网络模型基础：权重设置方法与时间处理技术

1. 引言

在神经网络中，实现特定的输入 - 输出映射是一项关键任务，而这主要依赖于网络权重的设置。本文将介绍多种权重设置方法，包括线性网络的权重设置、梯度下降法、随机搜索法、强化学习法，以及处理时间相关输入 - 输出映射的算法。

2. 线性网络的权重设置

2.1 单输入 - 输出映射

对于线性感知机，当只有一个输入 - 输出映射时，即 (m(x_1,W) = W·x_1 = d_1)，权重向量 (W) 可以表示为 (W = c_1x_1)，其中 (c_1 = \frac{d_1}{x_1 · x_1})。并且，如果在 (W) 上加上一个向量 (u) 使得 (u·x_1 = 0)，结果不变。所以，该任务的一般解为：
(\begin{cases}
W = \frac{d_1}{x_1 · x_1}x_1 + u \
u·x_1 = 0
\end{cases})

2.2 多个输入 - 输出映射

当有多个输入 - 输出映射时，权重向量 (W) 可以写成：
(\begin{cases}
W = \sum_{\alpha = 1}^{\mu} c_{\alpha}x_{\alpha} + u \
u·x_{\alpha} = 0, \forall\alpha = 1, \cdots, \mu
\end{cases})
以两个输入 - 输出映射为例，设 (W = c_1x_1 + c_2x_2)，代入 (W·x_{\alpha} = d_{\alpha}) 可得：
(\begi