一、神经网络基础理论
1.什么是神经网络？
神经网络是一类仿生算法，通过连接不同的节点(即神经元)，实现信息的传递和处理。每个神经元都能接收多个输入信号，经过加权求和后通过激活函数产生输出。神经网络最早于20世纪40年代提出，但直到深度学习技术发展后才得到广泛应用。
2.神经网络核心组成要素
输入层：接收原始数据
隐藏层：进行特征提取和转换(可以有多层)
输出层：输出最终结果
权重：连接各层神经元的参数
激活函数：如Sigmoid、ReLU等，引入非线性因素
损失函数：衡量预测值与真实值的差异
3.神经网络常见类型
前馈神经网络(FNN)：最简单的神经网络结构
卷积神经网络(CNN)：擅长处理图像数据
循环神经网络(RNN)：适合处理序列数据
长短期记忆网络(LSTM)：改进的RNN，解决长序列问题
二、SPSSAU神经网络操作指南
1.数据准备
在SPSSAU(在线SPSS)中上传您的数据集，确保数据格式正确
2.操作步骤
选择分析方法：
在SPSSAU分析页面右侧【机器学习】模块选择【神经网络】
变量设置：
将自变量拖拽到右侧分析项(X定量)框中
将因变量拖拽到相应位置
参数设置：
-数据归一化方式：
*None(默认,不处理)
*nom(正态标准化)
*mas(区间化)
*mms(归一化)
-隐藏层设置：可自定义隐藏层数量和每层神经元数量
-激活函数选择：如Sigmoid、Tanh、ReLU等
-训练迭代次数：通常设置100-1000次
开始分析：
点击开始分析按钮运行模型
3.结果解读
SPSSAU(网页SPSS)将提供以下输出结果：依次为基本信息汇总，训练集或测试集模型评估结果，测试集结果混淆矩阵，模型汇总表和模型代码。
三、神经网络应用建议
适用场景：
复杂的非线性关系建模
图像识别、语音识别等感知任务
时间序列预测
注意事项：
需要足够大的数据集
训练时间可能较长
存在过拟合风险，建议使用正则化技术
解释性较差，不如传统统计模型直观
SPSSAU优势：
无需编程，可视化操作界面
自动处理数据预处理步骤
提供多种神经网络配置选项
一键生成专业分析报告
通过SPSSAU平台，即使是初学者也能轻松上手神经网络建模，将先进的机器学习技术应用于实际数据分析工作中。