神经网络是机器学习中的一种模型，是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
最近学习BP神经网络，网上文章比较参差不齐，对于初学者还是很困惑，本文做一下笔记和总结，方便以后阅读学习。
人类不会每一秒都从头开始思考。当你阅读这篇文章时，你会根据你对前面单词的理解来理解每个单词。你不会扔掉所有东西，然后重新开始思考。 而传统的神经网络无法做到这一点，这似乎是一个主要缺点。例如，假设您想对电影中每一点发生的事件类型进行分类。目前尚不清楚传统的神经网络如何利用其对电影中先前事件的推理来通知后来的事件。 递归神经网络解决了这个问题。它们是带有循环的网络，允许信息持续存在。
有个事情可能会让初学者惊讶：神经网络模型并不复杂！『神经网络』这个词让人觉得很高大上，但实际上神经网络算法要比人们想象的简单。
做计算机视觉，离不开CNN。 可是，卷积、池化、Softmax……究竟长啥样，是怎样相互连接在一起的？ 对着代码凭空想象，多少让人有点头皮微凉。于是，有人干脆用Unity给它完整3D可视化了出来。
输入神经元可以理解为自变量，输出神经元可理解为因变量。 如果用矩阵表示输入输出的话，每一行矩阵表示一个神元，每一列表示一组数据，这里由于输入输出数据量较大可以采用第三方数据库导入数据的方式，部分情况下由于导入数据神经元是列向量形式，导入后需要进行转置。
本文提出了一种能同时反映时序和空间依赖的图神经网络结构MTGNN，提供了一种多元时序预测的手段，模型结构的设计有多处值得借鉴。
基本思想：是将时序信号分解为残差+季节性+趋势。其中季节性和趋势采用广义线性回归，残差采用神经网络。
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出现陆基无线电导航系统，不靠卫星，靠地面电台。 代表:罗兰、塔康、奥米加等无线电导航。 原理:利用地面无线电台测距、测角实现定位。 特点:覆盖有限、精度一般，受地形干扰，只能服务航空、航海专业场景，无法民用普及。
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动环监控是指针对各类机房中的动力设备及环境变量进行集中监控，即:动力环境监控[1。一套完善的综合动力环境监控系统可以对分布的各个独立的动力设备和机房环境、机房安保监控对象进行遥测、遥信等采集，实时监视系统和设备、安保的运行状态，记录和处理相关数据，及时侦测故障，并作必要的遥控、遥调操作，适时通知人员处理;实现机房的少人、无人值守，以及电源、空调的集中监控维护管理，提高供电系统的可靠性和通信设备的安全性，为机房的管理自动化、运行智能化和决策科学化提供有力的技术支持。
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