这是一道面试题
神经网络与傅立叶变换有何关系?
我可以找到有关通过具有线性传递函数的单层神经网络处理离散傅里叶变换 (DFT) 的方法的论文。我还缺少其他一些相关性吗?
这是一道面试题
神经网络与傅立叶变换有何关系?
我可以找到有关通过具有线性传递函数的单层神经网络处理离散傅里叶变换 (DFT) 的方法的论文。我还缺少其他一些相关性吗?
它们在任何有意义的意义上都没有关系。当然,您可以同时使用它们来提取特征,或做任何事情,但对于许多技术也可以这样说。我会问“什么样的神经网络?” 看看面试官是否有特定的想法。
相似性是回归。NN 可用于回归,傅立叶变换的核心只是多个 sin 和 cos 函数对某些数据的曲线拟合。