神經網路計算棒提升電腦性能

⑴ 若派品牌的神經網路計算棒有什麼用

語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統，他的運用很廣，包括無人駕駛，教育培訓，安防多有。

⑵ 神經網路計算機的實現技術

人工神經網路的主要特點是大量神經元之間的加權互連。這就是神經網路與光學技術相結合的重要原因。電子技術與光學技術相比，精確度高，便於程序控制，抗雜訊能力強。但是，隨著計算機晶元集成度和速度的提高，計算機中的引線問題已成為一個嚴重的障礙。由於電子引線不能互相短路交叉，引線靠近時會發生耦合，高速電脈沖在引線上傳播時要發生色散和延遲，以及電子器件的扇入和扇出系數較低等問題，使得高密度的電子互連在技術上有很大困難。超大規模集成電路（VLSI）的引線問題造成的時鍾扭曲（clock skew），嚴重限制了諾依曼型計算機的速度。而另一方面，光學互連是高度並行的，光線在傳播時可以任意互相交叉而不會發生串擾，光傳播速度極快，其延時和色散可以忽略不計，加上光學元件的扇入和扇出系數都很高，因此光學互連具有明顯的優勢。
正因如此，許多科學家早已開始研究採用光學互連來解決VLSI的引線問題，以及晶元之間、插板之間的連接問題。此外，光學運算的高度並行性和快速實現大信息量線性運算的能力，如矩陣相乘，二維線性變換，二維卷積、積分等，也是用光學手段實現人工神經網路的有利條件。光學信息處理雖有高速度及大信息量並行處理和優點，但要滿足模糊運算和隨機處理的要求還是遠遠不夠的。光學信息處理性能的改進，要求在傳統的線性光學處理系統中引入非線性，而這些問題的解決與神經網路的光學實現恰好不謀而合。光學信息處理中的許多課題，如光計算、圖像變換、相關濾波、特徵提取、邊緣增強、聯想存儲、雜訊消除等，都可以用神經網路的方法來完成。
關於光學神經網路的研究，國內外已提出許多不同的硬體系統。例如，基於光學矢量矩陣相乘的Hopfield網路的外積實現，採用全息存儲和共軛反射鏡（PCM）的全光學系統，採用液晶開關陣列、液晶光閥以及其它空間光調制器（SLM）的內積型光學神經網路，光電混合全雙極「WTA」網路等等。光學神經網路已成為人工神經網路研究的一個重要組成部分。

⑶ 神經計算棒能當顯卡嗎

神經計算棒不能夠當顯卡使用。神經元計算棒（Neural Compute Stick，簡稱 NCS）作為加速器 - 將其插入電腦，以便在訓練和設計新的神經網路時獲得更多的本地計算能力。用戶可以將多個NCS鏈在一起，提高線性性能。神經計算棒可以方便快捷地在本地執行神經網路。

⑷ 神經網路優缺點，

優點：

（1）具有自學習功能。例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。

自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、市場預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。

（2）具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。

（3）具有高速尋找優化解的能力。尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。

缺點：

（1）最嚴重的問題是沒能力來解釋自己的推理過程和推理依據。

（2）不能向用戶提出必要的詢問，而且當數據不充分的時候，神經網路就無法進行工作。

（3）把一切問題的特徵都變為數字，把一切推理都變為數值計算，其結果勢必是丟失信息。

（4）理論和學習演算法還有待於進一步完善和提高。

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神經網路發展趨勢

人工神經網路特有的非線性適應性信息處理能力，克服了傳統人工智慧方法對於直覺，如模式、語音識別、非結構化信息處理方面的缺陷，使之在神經專家系統、模式識別、智能控制、組合優化、預測等領域得到成功應用。

人工神經網路與其它傳統方法相結合，將推動人工智慧和信息處理技術不斷發展。近年來，人工神經網路正向模擬人類認知的道路上更加深入發展，與模糊系統、遺傳演算法、進化機制等結合，形成計算智能，成為人工智慧的一個重要方向，將在實際應用中得到發展。

將信息幾何應用於人工神經網路的研究，為人工神經網路的理論研究開辟了新的途徑。神經計算機的研究發展很快，已有產品進入市場。光電結合的神經計算機為人工神經網路的發展提供了良好條件。

神經網路在很多領域已得到了很好的應用，但其需要研究的方面還很多。其中，具有分布存儲、並行處理、自學習、自組織以及非線性映射等優點的神經網路與其他技術的結合以及由此而來的混合方法和混合系統，已經成為一大研究熱點。

由於其他方法也有它們各自的優點，所以將神經網路與其他方法相結合，取長補短，繼而可以獲得更好的應用效果。目前這方面工作有神經網路與模糊邏輯、專家系統、遺傳演算法、小波分析、混沌、粗集理論、分形理論、證據理論和灰色系統等的融合。

參考資料：網路-人工神經網路

⑸ 神經網路計算機有哪些用途

許多新型的電子計算機不僅擁有高速的計算功能，而且還能模擬人腦的某些思維活動，就是說，擁有某些智能化的功能。然而，如果嚴格地來鑒定一下，它們離真正的人腦思維功能實在差得太遠了，而且有許多本質的差異。主要表現在人腦擁有高度的自我學習和聯想創造的能力，以及更為高級的尋找最優方案和各種理性的、情感的功能。

目前一種稱之為神經網路計算機的新型電腦已經製造出來了。

它能像人腦那樣進行判斷和預測。它不需要輸入程序，可以直觀地作出答案，也就是說它「看」到什麼就能自行作出反應。它能同時接收幾種信號並進行處理，而不像目前已有的計算機那樣一次只能輸入一個信號。

譬如，它能區別出一個簽名的真偽。它不是憑簽名的圖形是否相像來判斷的，而是根據本人在簽名時筆尖上的壓力隨時間的變化以及移動速度來判斷的。神經網路計算機目前主要的用途是識別各種極細微的變化和趨熱，並發出信號。已經有人用它來控制熱核聚變反應，監督機器的運行，甚至用來挑選蘋果和預測股市行情。

⑹ 為什麼要用GPU來訓練神經網路而不是CPU

許多現代神經網路的實現基於GPU，GPU最初是為圖形應用而開發的專用硬體組件。所以神經網路收益於游戲產業的發展。

中央處理器（central processing unit，簡稱CPU）作為計算機系統的運算和控制核心，是信息處理、程序運行的最終執行單元。CPU自產生以來，在邏輯結構、運行效率以及功能外延上取得了巨大發展。

CPU出現於大規模集成電路時代，處理器架構設計的迭代更新以及集成電路工藝的不斷提升促使其不斷發展完善。從最初專用於數學計算到廣泛應用於通用計算。

從4位到8位、16位、32位處理器，最後到64位處理器，從各廠商互不兼容到不同指令集架構規范的出現，CPU 自誕生以來一直在飛速發展。

馮諾依曼體系結構是現代計算機的基礎。在該體系結構下，程序和數據統一存儲，指令和數據需要從同一存儲空間存取，經由同一匯流排傳輸，無法重疊執行。根據馮諾依曼體系，CPU的工作分為以下 5 個階段：取指令階段、指令解碼階段、執行指令階段、訪存取數和結果寫回。