A. 复合性神经网络有什么优点
神经网络是人工智能中深度学习的一个重要技术，但是神经网络也是具有一定的局限性的，在处理特殊场景的时候会有一点麻烦，然而现在有一种特殊的方式使得神经网络能够比以前更强大，这种技术就是复合型神经网络。那么复合性神经网络有什么优点呢？下面我们就给大家介绍一下这个概念。
其实如果要想了解复合性神经网络，就需要知道复合性的原则，而复合性是一条通用原则，我们可以把它描述为一种相信世界是可知的信念，我们可以把事物分解、理解它们，然后在意念中自由地重新组合它们。这其中的关键假设是，事物都是按照某一套法则从基础的子结构复合成更大的结构的。这意味着，我们可以从有限的数据中学习到子结构和组合法则，然后把它们泛化到复合性的情境中。
当然，复合性神经网络和深度神经网络不同，复合性模型需要结构化的表征，其中要显式地表示出对象的结构和子结构。复合性模型也就拥有了外推到未曾见过的数据，对系统做推理、干涉和诊断，以及对于同样的知识结构回答不同问题的能力。
而复合性模型这个概念的优点已经在一些任务上得到了初步验证，在识别方面上，复合性神经网络的识别能力高于深度神经网络的能力，深度神经网络就无法维持高水平的表现。还有一些非平凡的视觉任务也表现出了相同的趋势，要推测最后一张的内容；图像之间的变化规律是复合性的，而且会有干扰。对于神经模块网络之类的自然语言模型，由于它们具有动态的网络结构，可以捕捉到一些有意义的组合，就可以在这样的任务中击败传统的神经网络。
当然，复合性模型也还有许多理想的理论属性，在可解释和生成样本表现十分出色。这可以让我们更方便地诊断错误，也就比深度神经网络这样的黑盒模型更难以被欺骗。但是复合性模型也很难学习，因为它需要同时学习基础结构和复合方法。而且，为了能够以生成的方式进行分析，复合性模型还需要搭配物体和场景的生成式模型。按分类生成图像到现在都还是一个有难度的课题。
当然还有更基础的知识，也就是说处理组合爆炸的问题还需要学习到三维世界事物的常识模型，以及学会这些模型和图像的对应关系。我们在这篇文章中给大家介绍了很多关于复合性模型的优点，这些优点都得到了工程师们的一致好评。相信在未来，会有更多的模型解决更多的问题。
B. 如何提高BP神经网络模型的预测精度
直接调用归一化函数就可以啦，不会的话看一下这个帖子吧：遗传算法优化BP神经网络的案例（matlab代码分享）
http://www.ilovematlab.cn/forum. ... &fromuid=679292
C. 分析影响一个神经网络模型是否达到要求的因素有哪些
我模型的是否达到要求的因素应该就是他的思维状态和他现在的各种情况。
D. 关于MATLAB的bp神经网络模型的训练和验证
可能发生了过度拟合的问题，导致网络泛化能力不足。
你训练的样本版波动性很强，但是你检验的样权本波动性很弱，神经网络在适应变化极大的问题时，效果不太好。
泛化：当某一反应与某种刺激形成条件联系后，这一反应也会与其它类似的刺激形成某种程度的条件联系，这一过程称为泛化。在心理学心理咨询中所谓泛化指的是：引起求助者目前不良的心理和行为反应的刺激事件不再是最初的事件，同最初刺激事件相类似、相关联的事件（已经泛化），甚至同最初刺激事件不类似、无关联的事件（完全泛化），也能引起这些心理和行为反应（症状表现）。
E. BP神经网络的模型已经训练好，想用多一些数据继续训练，怎么在原来的基础上训练呢
楼主你好，不知你是怎么处理这个问题的，因为若是在MATLAB上的话，是没法更改训练模型的，毕竟权重是一直在变，若是在C的话，我也在研究最近
F. 想用神经网络做评价模型，请问在matlab中输入数据是什么Target数据是什么
输入数据是因子，是变量，是x，target是结果，是对应x下的y值。评价模型首先你肯定有评专价的指标，这个就是属y。其余对这个指标有影响的因素就是x。
你的例子里输入就是90*20的矩阵，target就是90*1的矩阵。模型训练好以后，用剩下的10家去检验模型。
神经网络基本原理就是得到一个自变量x的方程，使得通过方程计算的结果与实际的y之间的差值最小，从而说明模型的正确性，用于后续的评价和预测等。
G. 神经网络模型有几种分类方法，试给出一种分类
神经网络模型的分类人工神经网络的模型很多，可以按照不同的方法进行分类。其中，常见的两种分类方法是，按照网络连接的拓朴结构分类和按照网络内部的信息流向分类。1 按照网络拓朴结构分类网络的拓朴结构，即神经元之间的连接方式。按此划分，可将神经网络结构分为两大类：层次型结构和互联型结构。层次型结构的神经网络将神经元按功能和顺序的不同分为输出层、中间层（隐层）、输出层。输出层各神经元负责接收来自外界的输入信息，并传给中间各隐层神经元；隐层是神经网络的内部信息处理层，负责信息变换。根据需要可设计为一层或多层；最后一个隐层将信息传递给输出层神经元经进一步处理后向外界输出信息处理结果。 而互连型网络结构中，任意两个节点之间都可能存在连接路径，因此可以根据网络中节点的连接程度将互连型网络细分为三种情况：全互连型、局部互连型和稀疏连接型2 按照网络信息流向分类从神经网络内部信息传递方向来看，可以分为两种类型：前馈型网络和反馈型网络。单纯前馈网络的结构与分层网络结构相同，前馈是因网络信息处理的方向是从输入层到各隐层再到输出层逐层进行而得名的。前馈型网络中前一层的输出是下一层的输入，信息的处理具有逐层传递进行的方向性，一般不存在反馈环路。因此这类网络很容易串联起来建立多层前馈网络。反馈型网络的结构与单层全互连结构网络相同。在反馈型网络中的所有节点都具有信息处理功能，而且每个节点既可以从外界接受输入，同时又可以向外界输出。
H. BP神经网络模型所得出的结果都是随机的，如何才能让其稳定
这是神经网络本身的特性，改变不了，如果觉得结果波动太大可以多次试验取平均