1、神经网络可以有不同的布局，主要取决于神经元或层之间是如何连接的，每一个神经网络体系结构都是为特定目标而设计。神经网络可以应用于许多问题，根据问题的性质，神经网络旨在高效解决问题。
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2、误差减小到一定程度，标准输入集输入网络后能得到标准输出集，训练完成。这个矩阵组就是神经网络模型。
3、但两层神经网络的计算量太大，当时的计算机的计算能力完全跟不上，直到1986年，Rumelhar和Hinton等人提出了反向传播(Backpropagation，BP)算法，解决了两层神经网络所需要的复杂计算量问题，带动了业界使用两层神经网络研究的热潮。
4、应该用之前训练样本的最大值和最小值，这样才能保证前后一致，语句为 [Ptestn]=tramnmx(Ptest，minp，maxp)；在最新版的matlab里面的归一化函数：mapminmax()，可以归一化到[-1，1]范围。
5、在神经网络训练过程中，如果将权值与误差做成一个多维的坐标，就可以形成一张误差曲面。这个曲面不是平坦的，它是坑坑洼洼的，有的地方凸起、有的地方凹下去，凹下去的那块地方就是极小值所在。
其中L为随机数，取值范围应该是(0，1)，xm为雄性蜉蝣，xf为雌性蜉蝣，可以看出产生的两个个体关于这对雌性的中心对称。该步骤为蜉蝣算法提供了全局搜索能力，并结合选择操作加快了算法的收敛速度。
原算法受音乐启发，所以它所解决的目标问题也是离散的问题。 和声搜索算法中的一个个体被称为和声记忆（Harmony Memory，HM），群体中和声记忆的数量为N，每个和声记忆中的音数（维度）为D。每一维的取值范围为 。
再对优化算法分类之前，先介绍一下算法的模型，在笔记(一)中绘制了优化算法的流程，不过那是个较为简单的模型，此处的模型会更加复杂。上面说了优化算法有较大的相似性，这些相似性主要体现在算法的运行流程中。
万有引力算法根据万有引力提出，结合了牛顿第二定律，可以说其操作步骤与真实的物理规律非常的贴切。不过就像前文说过，受物理现象启发而来的优化算法其性能是未知的，因为它们不具备智能，只有着规律，有规律就会存在弱点，就会有搜索盲区。
其中最具代表的其中之一是广州， 广州作为南方城市，却有着独特的风格特色，在普通话普遍的今天，在广州的街头巷口仍可听到他们的方言，他们的方言在南方也很流行那就是粤语。
中国最好听的方言是：东北话+内蒙古东部地区：特征：非常硬气的发音，吐字清晰，韵律强，阳刚之气十足。
粤语，吴语，客家话影响力最大，其次就是赣语，湘语等，我认为最好听的方言第一个是我家乡的吴语，也就是苏州话，上海话，浙江话等，还有就是粤语了。
先简单按照地域排个序，个人感觉最好听的前三名应该是：广东话、唐山话、重庆话。这几种方言男女讲都非常有韵律感，给人愉悦的感受。
排名第七：长沙方言 长沙是湖南的省会，是全省政治、经济和文化的中心，而且人口众多，交通便利，因此长沙方言从古至今，一直受北方方言的影响，与普通话距离较小。