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使用neural network来预测下一个结果

我正在努力了解如何使用neural network来预测一些值。 据我所知，我可以用一些时间序列训练我的neural network。 所以，如果我有，例如，特定股票的日常报价，我可以用这些值来训练networking。 但是，如果我将日常的报价作为一个向量[42, 12, 20, 53, 18]并且我想预测下一个值，那么它是不是只有公式Y = 0.7X + 31.1的线性回归问题Y = 0.7X + 31.1 ，下一个（第6个）的值为26.9 ？ neural network仅在输出依赖于许多input时才有用吗？ 有人能告诉我一个如何在时间序列中预测下一个结果的实际例子，表明使用neural network而不是多元回归更有用吗？ 例如，我曾看过synaptic.js ，但没有提供任何预测结果的简单例子。 我对neural network非常陌生，所以如果这个问题真的很愚蠢，我很抱歉：-D

突触/ Neataptic简单的NEAT XOR解决scheme

编辑：我设法在一起简单的例子几个https://github.com/developer239/neural-network-playground 任何人都可以帮助我简单整洁的例子教网如何解决异或其他类似的问题？ 但是使用NEAT技术，我不需要指定训练数据集？ 使用javascript： https ： //github.com/cazala/synaptic或https://github.com/wagenaartje/netaptic 1. Initialize network 2. Generate generation 3. Go through each genome in generation and evaluate its fitness (how good it is) 4. Take 2 best genomes from generation 5. Merge genomes 50 / 50 at random 6. Mutate final genome 7. Generate second generation 这将是非常有益的。 同样的技巧在这里被使用： https://github.com/ivanseidel/IAMDinosaur 我经历了源​​代码，但有很多事情正在进行。 […]