神经网络的数据集来源

回答: 神经网络的数据集可以从两种不同的来源导入。一种是从第三方库中导入，这些库包含了各种类型的数据集。另一种是通过研究论文中提供的数据集链接来获取。举例来说，BitcoinOTC数据集是一个有向图数据集，包含了138个“who-trusts-whom”网络，可以用于研究比特币交易的信任关系。该数据集的链接来源于一篇名为《EvolveGCN: Evolving Graph Convolutional Networks for Dynamic Graphs》的论文。另外，还有一些数据集如Entities数据集，它是一个无向图数据集，包含了一些关系实体网络，例如“AIFB”，“MUTAG”，“BGS”，“AM”，可以用于建立关系数据的图卷积网络模型。这些数据集链接来源于一篇名为《Modeling Relational Data with Graph Convolutional Networks》的论文。

相关问题

直觉模糊神经网络的数据集从哪找

直觉模糊神经网络的数据集可以从多个来源获得，包括：

1. 公共数据集：如UCI Machine Learning Repository和Kaggle等网站，这些网站提供各种类型的数据集，可以用于训练和测试模型。

2. 行业数据：根据不同行业的需求，可以从相应的数据提供商或者行业协会获得相关数据，如金融、医疗、交通等领域。

3. 自有数据：企业或个人可以收集自己的数据，如销售数据、用户行为数据等，用于训练和优化模型。

4. 合成数据：有时候，数据不容易获得或者成本太高，可以通过合成数据来模拟真实情况，如生成对抗网络（GAN）等技术。

需要注意的是，选择数据集时应该考虑数据的质量、多样性和代表性，以确保模型的泛化能力和准确性。

神经网络系统辨识的数据集怎么生成

生成神经网络系统辨识的数据集通常需要以下步骤：

1. 确定数据集的目的和应用场景。例如，如果您想训练一个神经网络来预测股票价格，那么您需要的数据集可能包括历史股票价格、市场指数、公司财务报告等。

2. 收集和准备数据。您需要从不同的来源收集数据，例如从股票交易所获取历史价格数据，从公司财务报告中提取财务指标等。然后，您需要对数据进行清洗、去重、填充缺失值等处理。

3. 划分数据集。将整个数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于调整模型的超参数，测试集用于评估模型的性能。

4. 特征工程。根据您的数据集和应用场景，您需要对数据进行特征工程，例如标准化、归一化、特征选择等。

5. 标记数据。根据您的应用场景，您需要对数据进行标记，例如将股票价格分为涨、跌、不变等标签，或者将文本分类为正面、负面等标签。

6. 生成数据集。最后，您需要将处理后的数据集保存为适当的格式，例如CSV文件、JSON文件等。

需要注意的是，生成神经网络系统辨识的数据集需要一定的专业知识和经验，因为数据集的质量会直接影响模型的性能。因此，如果您不确定如何生成适当的数据集，建议请专业人士提供帮助。