神经网络预测方法有哪些

神经网络预测方法有很多种，以下是一些常见的方法：

1. 前向传播：通过输入数据和网络参数，计算出输出结果。

2. 反向传播：根据损失函数，反向传播误差信号，更新网络参数。

3. 循环神经网络（RNN）：可以处理序列数据，并且能够记忆之前的状态。

4. 长短期记忆网络（LSTM）：一种特殊的RNN，可以更好地处理长序列数据。

5. 卷积神经网络（CNN）：用于处理图像和视频等具有空间结构的数据。

6. 生成对抗网络（GAN）：由一个生成器和一个判别器组成，可以生成逼真的样本数据。

7. 自编码器（AE）：可以从输入数据中学习到一种有效的表示，并用于数据压缩和重建。

8. 稀疏编码（SC）：学习到一组基础函数，以稀疏的方式表示输入数据。

这些方法都可以用于不同类型的预测任务，例如分类、回归、序列生成等。