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谢谢
最佳答案
我认为您没有以正确的方式看待问题。神经网络(或任何预测模型)最重要的属性是它的准确性。如果模型的准确度(和预测性)明显提高，我宁愿花 10 倍的时间来构建模型。
有许多标准技术可用于评估模型的预测能力，例如
* 留一法交叉验证
* 留多交叉验证
*费舍尔随机化(http://en.wikipedia.org/wiki/Ronald_Fisher)
构建预测模型还有许多指导原则，例如
* 奥卡姆 Razor
*避免过度拟合(http://web.engr.oregonstate.edu/~tgd/classes/534/slides/part10.pdf)
* 过度拟合的惩罚 (http://en.wikipedia.org/wiki/Regularization_(mathematics))
这里有一些地方可以查找更多信息
http://predictivemodelingblog.blogspot.com/
http://www.statsoft.com/textbook/data-mining-techniques/
底线:选择可以解释您的数据的最简单模型
关于artificial-intelligence - 脉冲(尖峰)神经网络是否优于循环神经网络？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5460261/
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