elman 神经网络的系统模型创建

Elman神经网络是一种循环神经网络（RNN），其系统模型的创建包括以下几个步骤：

1. 确定输入层和隐藏层：Elman神经网络的输入作为时间步长t的输入向量，隐藏层由多个隐藏神经元组成，这些神经元在不同的时间步长上保持状态。

2. 确定连接权重：为了构建Elman神经网络，需要为输入向量和隐藏神经元之间的连接权重进行初始化。这些权重将在训练过程中进行调整以优化神经网络的性能。

3. 确定隐藏层的激活函数：在Elman神经网络中，常用的激活函数是Sigmoid函数或ReLU函数，它们用于计算每个隐藏神经元的输出。

4. 确定输出层：输出层由一个或多个神经元组成，用于根据隐藏层的状态生成相应的输出。

5. 确定反向传播算法：为了训练Elman神经网络，可以使用反向传播算法，该算法根据预测输出与期望输出之间的差异来调整连接权重，以减小误差。

6. 确定训练数据和目标输出：为了训练神经网络，需要提供一组输入数据和对应的目标输出。在每个时间步长上，将输入数据输入到神经网络中，通过网络计算输出，并将其与目标输出进行比较，以计算误差并调整连接权重。

通过这些步骤，Elman神经网络的系统模型可以被创建出来。在模型创建完成后，可以使用该模型来进行预测、分类等任务，以满足特定的需求。