神经网络的自学习及其应用

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近年来,神经网络模型在计算机视觉领域、图像识别领域都取得了重大突破,显著提升了各领域的业界标准。本文详细介绍了 BP神经网络模型和卷积神经网络模型,并在文章模型部分建立了神经网络模型来进行房价的预测。本文通过建立不同的神经网络模型来对房价进行预测,并建立了多元线性回归模型来与神经网络模型进行对比。本文选取的对房价进行预测的指标有6个,分别为城市总人口、城市化率、人均GDP、五年期贷款利率、货币供应量以及居民消费价格指数(CPI),预测对象为每平米的平均房价,从模型的实证结果中,发现最简单的多元线性回归模型对房价的预测效果最好,神经网络的预测能力不是随着网络层数增加而提高,神经网络变复杂会出现过拟合问题。
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