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神经网络的应用有哪些？
权重和偏差是神经网络中的核心参数，决定了如何将输入转换为输出。权重跨层连接神经元，缩放输入值以学习模式。
偏置被添加到加权输入，使模型能够移动激活函数。这种灵活性允许网络表示更广泛的关系。例如，如果没有偏见，神经元可能会很难对复杂的模式进
ARIMA (p,d,q)模型是什么，参数代表什么？
隐马尔可夫模型 (hmm) 是假设系统由隐藏状态控制的统计模型，只能通过观察到的输出来推断。在HMM中，系统以某些概率在这些隐藏状态之间转换，并且每个状态也以定义的概率产生可观察的事件或输出。这种结构允许hmm对底层过程不可直接观察的序列进
群体智能能预测结果吗？
“是的，群体智能可以用于在不同背景下预测结果。群体智能是一个基于去中心化系统集体行为的概念，其中简单的智能体根据局部规则和相互之间的互动进行操作。尽管它不像传统统计模型那样提供确切的预测，但它可以根据来自大量智能体的集体数据提供有价值的见解