Vincent C在2003年用指数平滑法、单因素自回归移动平均组合法和BP神经网络方法建立了客流量预测模型。用均方误差的均方根和平均绝对误差的百分比来检验模型的准确性。结果表明，人工神经网络的预测结果最准确。帮我解释这段话

这段话是在介绍Vincent C在2003年使用了三种方法来建立客流量预测模型，并通过使用均方误差的均方根和平均绝对误差的百分比来检验模型的准确性。结果显示，使用人工神经网络方法的预测结果最准确。换句话说，Vincent C使用了三种方法对客流量进行预测，并发现人工神经网络方法的预测结果最精确。

相关问题

深度学习bp神经网络

深度学习中的BP神经网络是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。BP算法的基本思想是学习过程由信号的正向传播和误差的反向传播两个过程组成。正向传播是指输入信号从输入层经过隐藏层传递到输出层的过程，而反向传播是指根据输出层的误差信号，通过调整网络中的权重和偏置来更新网络参数的过程。

在BP神经网络中，每个神经元都有一个激活函数，用于将输入信号转换为输出信号。常用的激活函数有sigmoid函数、ReLU函数等。通过正向传播，输入信号经过一系列的线性变换和激活函数的作用，最终得到输出信号。然后，通过计算输出信号与期望输出之间的误差，利用误差反向传播的方法，将误差逐层传播回网络，根据误差信号调整每个神经元的权重和偏置，以减小误差，使得网络的输出逼近期望输出。

然而，在深度学习中，由于网络层数的增加，学习信号在传播过程中可能会逐渐减小，导致梯度消失的问题。梯度消失指的是学习信号随着网络传播逐渐减小，经过多层传播后，学习信号接近于0，使得权重调整接近于0，参数无法优化，整个网络无法再进行学习。

为了解决梯度消失的问题，深度学习中提出了一些改进的方法，如使用ReLU等激活函数、批量归一化、残差连接等。这些方法可以有效地缓解梯度消失问题，使得深度神经网络能够更好地进行训练和学习。

卷积神经网络参考文献

根据科技情报大数据挖掘与服务系统平台AMiner从人工智能领域国际顶会/期刊中提取出的“卷积神经网络”相关关键词，筛选推荐了100篇经典必读论文，内容包含CNN在检测/识别/分类/分割/跟踪等领域的理论与实践，并按被引用量进行了排序整理。此外，最新的卷积神经网络分类研究进展也会经常出现在计算机视觉相关的国际学术会议和期刊上，例如CVPR、ICCV、ECCV等会议和TPAMI、IJCV等期刊。以下是一些卷积神经网络的参考文献：
1. "ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks" by Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Geoffrey Hinton (2012)
2. "Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition" by Karen Simonyan and Andrew Zisserman (2015)
3. "Going Deeper with Convolutions" by Christian Szegedy, Wei Liu, Yangqing Jia, Pierre Sermanet, Scott Reed, Dragomir Anguelov, Dumitru Erhan, Vincent Vanhoucke, and Andrew Rabinovich (2015)
4. "Rethinking the Inception Architecture for Computer Vision" by Christian Szegedy, Vincent Vanhoucke, Sergey Ioffe, Jonathon Shlens, and Zbigniew Wojna (2016)
5. "Deep Residual Learning for Image Recognition" by Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun (2016)
6. "Mask R-CNN" by Kaiming He, Georgia Gkioxari, Piotr Dollar, and Ross Girshick (2017)
7. "YOLOv3: An Incremental Improvement" by Joseph Redmon and Ali Farhadi (2018)
8. "EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks" by Mingxing Tan and Quoc V. Le (2019)
9. "Vision Transformers" by Alexey Dosovitskiy, Lucas Beyer, Alexander Kolesnikov, Dirk Weissenborn, Xiaohua Zhai, Thomas Unterthiner, Mostafa Dehghani, Matthias Minderer, Georg Heigold, Sylvain Gelly, Jakob Uszkoreit, and Neil Houlsby (2020)
10. "Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows" by Ze Liu, Yutong Lin, Yue Cao, Han Hu, Yixuan Wei, Zheng Zhang, Stephen Lin, and Baining Guo (2021)