如何将数据输入神经网络,神经网络的数据预处理

在模式识别、人工神经网络方法中，为什么要进行数据预处理呢？

1.原数据可能数据量很大，维数很，计算机处理起来时间复杂度很高，预处理可以降低数据维度。2.数据的很多特性非常影响神经网络等分类模型的效果。

比如数据值得分布不在一个尺度上，当地气温值与当地月工资显然不在一个数量级上，这时，需要数据规范化，把这两个特征的数据都规范到0到1，这样使得它们对模型的影响具有同样的尺度。

3.当然，数据预处理还有很多，比如中心化，去噪，降维，平滑，变换等等，各有各的目的，总之都是为了最终分类器的效果服务，由于原数据可能含有大量的噪声，去除噪声是有必要的。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

在用bp神经网络时,需要输入数据,但有些数据是定性数据,如何将定性数据定量化

AI发猫。

你所说的应该是输入数据的预处理即pre-processing,你使用STNueralNetworks的话,里面有自动的预处理,你输入定性数据(nominalvariable)后,软件可以自动预处理后转化为神经网络可以识别的数值.或者你自己设置例1根据年鉴记载的某些地区经度,纬度与台风类型的关系预测任意经纬度下台风类型(台风A或者台风B),台风类型就属于定性数据在STNN中你可以现将输出变量设置为nominalvariable,然后设置输出变量的数目为2,分别是V1和V2,构建网络的时候经纬度对应台风A的,设置输出值为V1,为台风B的设置为V2