神经网络动力学参数辨识

神经网络动力学参数辨识是指通过数据驱动的方法，从实际观察到的行为或输入输出样本推断出神经网络模型的内部参数，如权重、偏置以及动态系统的常数等。这个过程通常涉及到非线性优化和逆问题求解，因为神经网络的复杂结构使得直接解析解难以获得。

参数辨识常常用于对隐藏层或未知细节较多的深层神经网络进行校准，以提高模型的预测精度。常见的方法有梯度下降法、贝叶斯估计、卡尔曼滤波等，有时结合反向传播算法来估计连接权重。在实践中，可能会遇到过拟合或噪声影响等问题，因此需要合适的正则化策略和模型选择技术。