循環神經網路異常檢測

A. 遞歸神經網路跟循環神經網路有什麼區別

其實一般都叫遞歸神經網路，只是recurrent是時間遞歸（常用），而recursive是指結構遞歸神經網路

B. 循環神經網路的反向傳播

可以採用MATLAB軟體中的神經網路工具箱來實現BP神經網路演算法。BP神經網路的學習過程由前向計算過程、誤差計算和誤差反向傳播過程組成。雙含隱層BP神經網路的MATLAB程序，由輸入部分、計算部分、輸出部分組成，其中輸入部分包括網路參數與訓練樣本數據的輸入、初始化權系、求輸入輸出模式各分量的平均值及標准差並作相應數據預處理、讀入測試集樣本數據並作相應數據預處理；計算部分包括正向計算、反向傳播、計算各層權矩陣的增量、自適應和動量項修改各層權矩陣；輸出部分包括顯示網路最終狀態及計算值與期望值之間的相對誤差、輸出測試集相應結果、顯示訓練，測試誤差曲線。

C. 有卷積神經網路/循環神經網路的matlab編程書籍嗎，求推薦，能分享最好

推薦書籍：《MATLAB深度學習 機器學習、神經網路與人工智慧》
作 者 ：（美）Phil Kim著；敖富江，杜靜，周浩譯
出版發行 : 北京：清華大學出版社 , 2018.03
本書共6章，內容包括：機器學習、神經網路、多層神經網路的訓練、
神經網路與分類問題、深度學習、卷積神經網路。

D. bp神經網路遇到新的數據，就預測不準，怎麼弄

預測數據的話BP不是特別好用，最好用Elman反饋神經網路或者RNN循環神經網路，這些有記憶功能的網路比較好用。bp主要和你選擇的隱含層數，和誤差范圍，學習率有關。你可以調節相關參數來改變神經網路，獲得更精確的結果。

E. 如何有效的區分和理解RNN循環神經網路與遞歸神經網路

在一定程度上可以認為recurrent
nn是recursive
nn的一種變體。recursive
nn更general。

F. 關於循環神經網路RNN,隱藏層是怎麼來的

RNN的隱藏層也可以叫循環核，簡單來說循環核循環的次數叫時間步，循環核的個數就是隱藏層層數。

循環核可以有兩個輸入（來自樣本的輸入x、來自上一時間步的激活值a）和兩個輸出（輸出至下一層的激活值h、輸出至本循環核下一時間步的激活值a），輸入和輸出的形式有很多變化，題主想了解可以上B站搜索「吳恩達 深度學習」其中第五課是專門對RNN及其拓展進行的講解，通俗易懂。

B站鏈接：網頁鏈接

G. rnn 是循環神經網路還是遞歸神經網路

RNN包括循環神經網路和遞歸神經網路

H. BP神經網路的原理的BP什麼意思

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=19936

在本教程中，您將學習如何在R語言中創建神經網路模型。

神經網路（或人工神經網路）具有通過樣本進行學習的能力。人工神經網路是一種受生物神經元系統啟發的信息處理模型。它由大量高度互連的處理元件（稱為神經元）組成，以解決問題。它遵循非線性路徑，並在整個節點中並行處理信息。神經網路是一個復雜的自適應系統。自適應意味著它可以通過調整輸入權重來更改其內部結構。

該神經網路旨在解決人類容易遇到的問題和機器難以解決的問題，例如識別貓和狗的圖片，識別編號的圖片。這些問題通常稱為模式識別。它的應用范圍從光學字元識別到目標檢測。

本教程將涵蓋以下主題：

• 神經網路概論

• 正向傳播和反向傳播

• 激活函數

• R中神經網路的實現

• 案例

• 利弊

• 結論

神經網路概論

神經網路是受人腦啟發執行特定任務的演算法。它是一組連接的輸入/輸出單元，其中每個連接都具有與之關聯的權重。在學習階段，網路通過調整權重進行學習，來預測給定輸入的正確類別標簽。

人腦由數十億個處理信息的神經細胞組成。每個神經細胞都認為是一個簡單的處理系統。被稱為生物神經網路的神經元通過電信號傳輸信息。這種並行的交互系統使大腦能夠思考和處理信息。一個神經元的樹突接收來自另一個神經元的輸入信號，並根據這些輸入將輸出響應到某個其他神經元的軸突。



創建測試數據集

創建測試數據集：專業知識得分和溝通技能得分

• # 創建測試集test=data.frame(專業知識,溝通技能得分)



預測測試集的結果

使用計算函數預測測試數據的概率得分。

• ## 使用神經網路進行預測Pred$result


• 0.99282020800.33355439250.9775153014



現在，將概率轉換為二進制類。

• # 將概率轉換為設置閾值0.5的二進制類別pred <- ifelse(prob>0.5, 1, 0)pred


• 101



預測結果為1,0和1。

利弊

神經網路更靈活，可以用於回歸和分類問題。神經網路非常適合具有大量輸入（例如圖像）的非線性數據集，可以使用任意數量的輸入和層，可以並行執行工作。

還有更多可供選擇的演算法，例如SVM，決策樹和回歸演算法，這些演算法簡單，快速，易於訓練並提供更好的性能。神經網路更多的是黑盒子，需要更多的開發時間和更多的計算能力。與其他機器學習演算法相比，神經網路需要更多的數據。NN僅可用於數字輸入和非缺失值數據集。一位著名的神經網路研究人員說：「神經網路是解決任何問題的第二好的方法。最好的方法是真正理解問題。」

神經網路的用途

神經網路的特性提供了許多應用方面，例如：

• 模式識別：神經網路非常適合模式識別問題，例如面部識別，物體檢測，指紋識別等。

• 異常檢測：神經網路擅長異常檢測，它們可以輕松檢測出不適合常規模式的異常模式。

• 時間序列預測：神經網路可用於預測時間序列問題，例如股票價格，天氣預報。

• 自然語言處理：神經網路在自然語言處理任務中提供了廣泛的應用，例如文本分類，命名實體識別（NER），詞性標記，語音識別和拼寫檢查。

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I. 有哪些深度神經網路模型

目前經常使用的深度神經網路模型主要有卷積神經網路(CNN) 、遞歸神經網路(RNN)、深信度網路(DBN) 、深度自動編碼器(AutoEncoder) 和生成對抗網路(GAN) 等。

遞歸神經網路實際.上包含了兩種神經網路。一種是循環神經網路(Recurrent NeuralNetwork) ;另一種是結構遞歸神經網路(Recursive Neural Network)，它使用相似的網路結構遞歸形成更加復雜的深度網路。RNN它們都可以處理有序列的問題，比如時間序列等且RNN有「記憶」能力，可以「模擬」數據間的依賴關系。卷積網路的精髓就是適合處理結構化數據。

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