bemenet-kimenet modell

Kapcsolódó fogalmak: 
NARX modell
Kapcsolódó fogalmak: 
NFIR modell
Kapcsolódó fogalmak: 
NOE modell
Kapcsolódó könyvfejezetek: 
8.2. Dinamikus neurális modellek
Rövid szöveges bemutatás: 
A bemenet-kimenet modell fogalma azt reprezentálja, hogy egy adott neurális háló kimenete milyen kapcsolatban áll a bemenettel. Azt, hogy az alapbemeneten kívül, milyen paramétereket kapcsolunk még a bemenetre, a regresszor vektor tárolja. A struktúra-osztály rögzítésekor azt határozzuk meg, hogy a regresszor milyen argumentumokból áll. Beszélhetünk olyan rendszerről, ahol a regresszor csak a régebbi bemeneti értékekből áll, de olyan rendszerről is, ahol a régebbi bemeneti értékek mellett figyelembe vehetjük a régebbi kimeneti értékeket is, az elvárt és a kapott kimenet egyaránt visszacsatolható. A neurális hálókba be lehet építeni időfüggést is, azáltal hogy a bemenetre nem csak az aktuális bemenetet adjuk, hanem a be vagy kimenőjelek késleltetett változatát is a megfelelő késleltető láncokon keresztül. Például: NARX, NOE, NFIR.