神經網路可以做什麼

❶ 什麼是「小波神經網路」能幹什麼用呀

小波神經網路（Wavelet Neural Network， WNN）是在小波分析研究獲得突破的基礎上提出的一種人工神經網路。它是基於小波分析理論以及小波變換所構造的一種分層的、多解析度的新型人工神經網路模型。

 即用非線性小波基取代了通常的非線性Sigmoid 函數，其信號表述是通過將所選取的小波基進行線性疊加來表現的。它避免了BP 神經網路結構設計的盲目性和局部最優等非線性優化問題，大大簡化了訓練，具有較強的函數學習能力和推廣能力及廣闊的應用前景。

「小波神經網路」的應用：

1、在影像處理方面，可以用於影像壓縮、分類、識別與診斷，去污等。在醫學成像方面的減少B超、CT、核磁共振成像的時間，提高解析度等。

2、在信號分析中的應用也十分廣泛。它可以用於邊界的處理與濾波、時頻分析、信噪分離與提取弱信號、求分形指數、信號的識別與診斷以及多尺度邊緣偵測等。

3、在工程技術等方面的應用。包括電腦視覺、電腦圖形學、曲線設計、湍流、遠端宇宙的研究與生物醫學方面。

(1)神經網路可以做什麼擴展閱讀：

小波神經網路這方面的早期工作大約開始於1992 年，主要研究者是Zhang Q、Harold H S 和焦李成等。其中，焦李成在其代表作《神經網路的應用與實現》中從理論上對小波神經網路進行了較為詳細的論述。近年來，人們在小波神經網路的理論和應用方面都開展了不少研究工作。

小波神經網路具有以下特點：首先，小波基元及整個網路結構的確定有可靠的理論根據，可避免BP 神經網路等結構設計上的盲目性；其次，網路權系數線性分布和學習目標函數的凸性，使網路訓練過程從根本上避免了局部最優等非線性優化問題；第三，有較強的函數學習能力和推廣能力。

❷ 神經網路演算法是用來干什麼的

神經網路演算法是由多個神經元組成的演算法網路。
邏輯性的思維是指根據邏輯規則進行推理的過程；它先將信息化成概念，並用符號表示，然後，根據符號運算按串列模式進行邏輯推理；這一過程可以寫成串列的指令，讓計算機執行。然而，直觀性的思維是將分布式存儲的信息綜合起來，結果是忽然間產生的想法或解決問題的辦法。這種思維方式的根本之點在於以下兩點：
1、信息是通過神經元上的興奮模式分布儲在網路上。
2、信息處理是通過神經元之間同時相互作用的動態過程來完成的。
思維學普遍認為，人類大腦的思維分為抽象（邏輯）思維、形象（直觀）思維和靈感（頓悟）思維三種基本方式。

❸ 神經網路能幹什麼

神經網路利用現有的數據找出輸入與輸出之間得權值關系（近似），然後利用這樣的權值關系進行模擬，例如輸入一組數據模擬出輸出結果，當然你的輸入要和訓練時採用的數據集在一個范疇之內。
例如預報天氣：
溫度 濕度 氣壓等作為輸入 天氣情況作為輸出

利用歷史得輸入輸出關系訓練出神經網路，然後利用這樣的神經網路輸入今天的溫度 濕度 氣壓等 得出即將得天氣情況

當然這樣的例子不夠精確，但是神經網路得典型應用了。

❹ 什麼是神經網路

神經網路是機器學習的一個流派。這是現今最火的一個學派。我們在第一講中，已經知道人學習知識是通過神經元的連接，科學家通過模仿人腦機理發明了人工神經元。技術的進一步發展，多層神經元的連接，就形成了神經網路。那麼神經網路是怎麼搭建起來的呢？神經元是構建神經網路的最基本單位， 這張圖就是一個人工神經元的原理圖，非常簡單，一個神經元由一個加法器和一個門限器組成。加法器有一些輸入，代表從其他神經元來的信號，這些信號分別被乘上一個系數後在加法器里相加，如果相加的結果大於某個值，就「激活」這個神經元，接通到下個神經元，否則就不激活。原理就這么簡單，做起來也很簡單。今天所有的神經網路的基本單元都是這個。輸入信號乘上的系數，我們也叫「權重」，就是網路的參數，玩神經網路就是調整權重，讓它做你想讓它做的事。 一個神經元只能識別一個東西，比如，當你訓練給感知器會「認」數字「8」，你給它看任何一個數字，它就會告訴你，這是「8」還不是「8」。為了讓機器識別更多更復雜的圖像，我們就需要用更多的神經元。人的大腦由 1000 億個神經元構成，人腦神經元組成了一個很復雜的三維立體結構。

❺ 神經網路到底能幹什麼

神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
神經網路可以用於模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。

神經網路的研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。
理論研究可分為以下兩類：
1、利用神經生理與認知科學研究人類思維以及智能機理。
2、利用神經基礎理論的研究成果，用數理方法探索功能更加完善、性能更加優越的神經網路模型，深入研究網路演算法和性能，如：穩定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發新的網路數理理論，如：神經網路動力學、非線性神經場等。
應用研究可分為以下兩類：
1、神經網路的軟體模擬和硬體實現的研究。
2、神經網路在各個領域中應用的研究。

❻ 神經網路具體是什麼

神經網路由大量的神經元相互連接而成。每個神經元接受線性組合的輸入後，最開始只是簡單的線性加權，後來給每個神經元加上了非線性的激活函數，從而進行非線性變換後輸出。每兩個神經元之間的連接代表加權值，稱之為權重（weight）。不同的權重和激活函數，則會導致神經網路不同的輸出。 舉個手寫識別的例子，給定一個未知數字，讓神經網路識別是什麼數字。此時的神經網路的輸入由一組被輸入圖像的像素所激活的輸入神經元所定義。在通過非線性激活函數進行非線性變換後，神經元被激活然後被傳遞到其他神經元。重復這一過程，直到最後一個輸出神經元被激活。從而識別當前數字是什麼字。 神經網路的每個神經元如下

基本wx + b的形式，其中 x1、x2表示輸入向量 w1、w2為權重，幾個輸入則意味著有幾個權重，即每個輸入都被賦予一個權重 b為偏置bias g(z) 為激活函數 a 為輸出 如果只是上面這樣一說，估計以前沒接觸過的十有八九又必定迷糊了。事實上，上述簡單模型可以追溯到20世紀50/60年代的感知器，可以把感知器理解為一個根據不同因素、以及各個因素的重要性程度而做決策的模型。 舉個例子，這周末北京有一草莓音樂節，那去不去呢？決定你是否去有二個因素，這二個因素可以對應二個輸入，分別用x1、x2表示。此外，這二個因素對做決策的影響程度不一樣，各自的影響程度用權重w1、w2表示。一般來說，音樂節的演唱嘉賓會非常影響你去不去，唱得好的前提下 即便沒人陪同都可忍受，但如果唱得不好還不如你上台唱呢。所以，我們可以如下表示： x1：是否有喜歡的演唱嘉賓。x1 = 1 你喜歡這些嘉賓，x1 = 0 你不喜歡這些嘉賓。嘉賓因素的權重w1 = 7 x2：是否有人陪你同去。x2 = 1 有人陪你同去，x2 = 0 沒人陪你同去。是否有人陪同的權重w2 = 3。 這樣，咱們的決策模型便建立起來了：g(z) = g(w1x1 + w2x2 + b )，g表示激活函數，這里的b可以理解成 為更好達到目標而做調整的偏置項。 一開始為了簡單，人們把激活函數定義成一個線性函數，即對於結果做一個線性變化，比如一個簡單的線性激活函數是g(z) = z，輸出都是輸入的線性變換。後來實際應用中發現，線性激活函數太過局限，於是引入了非線性激活函數。

❼ 概率神經網路主要是用來做什麼的

作用：這種網路已較廣泛地應用於非線性濾波、模式分類、聯想記憶和
概率密度估計當中。

概率神經網路是由Specht博士在1989年提出的，它與統計信號處理
的許多概念有著緊密的聯系。當這種網路用於檢測和模式分類時，可以
得到貝葉斯最優結果。它通常由4層組成。第一層為輸入層，每個神經
元均為單輸入單輸出，其傳遞函數也為線性的，這一層的作用只是將輸
入信號用分布的方式來表示。第二層稱之為模式層，它與輸入層之間通
過連接權值Wij相連接.模式層神經元的傳遞函數不再是通常的Sigmoid
函數，而為
g(Zi)=exp[(Zi-1)/(s*s)]
其中，Zi為該層第i個神經元的輸入，s為均方差。第三層稱之為累加層
，它具有線性求和的功能。這一層的神經元數目與欲分的模式數目相同
。第四層即輸出層具有判決功能，它的神經元輸出為離散值1和-1（或0
），分別代表著輸入模式的類別。
許多研究已表明概率神經網路具有如下特性：
(1)訓練容易，收斂速度快，從而非常適用於實時處理；
(2)可以完成任意的非線性變換，所形成的判決曲面與貝葉斯最優
准則下的曲面相接近；
(3)具有很強的容錯性；
(4)模式層的傳遞函數可以選用各種用來估計概率密度的核函數，
並且，分類結果對核函數的形式不敏感；
(5)各層神經元的數目比較固定，因而易於硬體實現。

❽ BP神經網路是用來幹嘛的阿

用樣本去訓練一個BP網路，然後用新的樣本作為輸入，再通過這個已經訓練好的BP網路，得到的數據就是模擬的結果，這就是BP網路模擬。我們訓練一個BP網路就好像是在訓練一個神經系統，然後用這個已經具備分析能力的神經系統去分析事情，這就是為什麼要模擬，說到底就是為了用。模擬的作用你可以從BP神經網路的用途上去看，例如很經典的可以用來做分類器等。你用不同類別的樣本（輸入+對應的期望輸出）作為訓練，然後給出一個新的輸入，BP網就能給你這個所屬的類別。

❾ 神經網路專業學生畢業能做什麼

由於個人工作性質，對這個有一些簡單的了解。個人建議主要進研究所、中科院、大學之類研究型單位，這些有用武之地。如果進研發實際產品的單位，建議別進天上飛的（航空、航天），地上跑的可以進，因為智能演算法要求的計算性能高得多，對硬體等要求高，地面上可以放高性能計算設備，上天就不現實了。希望對你有幫助。

❿ 卷積神經網路主要做什麼用的

卷積網路的特點主要是卷積核參數共享，池化操作。
參數共享的話的話是因為像圖片等結構化的數據在不同的區域可能會存在相同的特徵，那麼就可以把卷積核作為detector，每一層detect不同的特徵，但是同層的核是在圖片的不同地方找相同的特徵。然後把底層的特徵組合傳給後層，再在後層對特徵整合(一般深度網路是說不清楚後面的網路層得到了什麼特徵的)。
而池化主要是因為在某些任務中降采樣並不會影響結果。所以可以大大減少參數量，另外，池化後在之前同樣大小的區域就可以包含更多的信息了。
綜上，所有有這種特徵的數據都可以用卷積網路來處理。有卷積做視頻的，有卷積做文本處理的(當然這兩者由於是序列信號，天然更適合用lstm處理)
另外，卷積網路只是個工具，看你怎麼使用它，有必要的話你可以隨意組合池化和卷積的順序，可以改變網路結構來達到自己所需目的的，不必太被既定框架束縛。