文档介绍：该【两类神经网络模型的定性研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【1】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【两类神经网络模型的定性研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。两类神经网络模型的定性研究的中期报告针对两类神经网络模型,我们正在进行定性研究,并在研究的过程中得出了一些中期报告。第一类模型是基于前馈神经网络(work)的分类模型。我们使用了感知器算法(PerceptronAlgorithm)来训练模型,在小规模数据集上表现良好。然而,当我们将模型应用于大规模数据集时,其准确率开始下降。通过观察模型的预测结果和决策边界,我们发现它存在过拟合现象,并且决策边界过于复杂。我们正在考虑采用正则化技术或者使用更好的数据增强策略来缓解这一问题。第二类模型是基于循环神经网络(work)的序列模型。我们使用了长短时记忆网络(LongShort-works)来训练模型,在文本生成任务上取得了不错的表现。但是,当我们将模型应用于时间序列预测任务时,其预测结果开始变得不稳定。通过分析模型的隐藏状态和输出,我们发现它可能出现了梯度消失问题。我们正在考虑采用梯度裁剪技术或者使用更复杂的网络结构来解决这一问题。对于两类模型,我们都发现,模型性能与数据质量密切相关。因此,我们正在考虑采用更好的数据清洗和预处理方法来提高数据质量。此外,我们也在探索其他的神经网络模型和训练技巧,以提高模型性能和鲁棒性。