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Factors
Factor 1: 1 + 0.40237 B**(1)
Forecasts for variable REX
Obs Forecast Std Error 95% Confidence Limits
145 97.0314 2.4215 92.2853 101.7775
146 101.3222 3.3517 94.7530 107.8914 시계열 시간에 배운 전이함수 에 대해서 올렸습니다
소스 코드랑 결과 파일도 같이 올립니다.
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전이함수를 이용한 모형의 적합
변수 : 월별 강우일 수(계절성), 물가지수(추세)
예상 : 계절성은 월별 강우일수에 영향을 받아서 비가 많이 온 달은 매출액이 상대적으로 작았을 것이고, 비가 적게 온 달은 상대적으로 매출액이 컸을 것으로
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전이함수, λ는 출력함수를 표시한다. 상태전이함수 φ는 시스템의 현재 상태에서 입력에 따라 다음 상태로의 시스템의 변화를 나타내기 위한 것이고, 출력함수 λ는 시스템의 현재 상태에서 입력에 의한 외부 시스템으로의 출력을 표현하는
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함수, Q×Γ→Q×Γ×{L,R}
○ q0∈Q : 초기상태
○ B∈Γ : 블랭크 표시
○ F⊆Q : 최종상태들의 집합
<동 작>
전이함수 : δ(q0, a) → (q1, b, R)
δ(현재상태, 입력) → (새로운상태, 출력(입력에 덮어씀), 헤드의 이동 방향)
순간묘사(Instantaneous Description
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전이함수(Transfer function)와 신경망의 구조를 나타내는 층(Layer)의 수와 처리 단위 간의 연결 상태 및 연결 강도를 주어진 문제해결에 적절하게 조정하여 학습하게 된다.
인공 신경망의 구성요소
인공 신경망의 구조는 입력층(Input layer), 은닉층(H
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