神經網路計算機異常

Ⅰ 神經網路計算機有哪些特點

傳統的計算機在進行繁瑣、復雜的數值運算時，例如，計算圓周率π，就顯得十分有能耐，比人高強；然而，面對人類認為比較容易的有關識別、判斷方面的問題時，就顯得笨手笨腳，力不從心。

為了解決這個問題，科學家們一心想發明神經計算機，或叫神經元網路計算機。

神經網路計算機的工作原理類似人腦。人腦由100億～150億個神經元組成，而每個神經元又和數千到數萬個神經元相連接。神經網路計算機正是利用與人腦非常相似的神經網路進行信息處理的。

神經網路計算機有著許多特點：第一，有著極強的自學能力。人們利用神經網路計算機的自學特點，可以方便地「教」會它認讀自然語言文字。

第二，神經元網路計算機的「智能」好像是自發產生的，不是嚴格設計出來的，這是各個神經元所做的簡單事情集合起來的結果。這一點同人的大腦的工作原理極相似。

第三，神經元網路計算機的資料不是貯存在存儲器中，而是貯存在神經元之間的網路中。這就是說，即使個別神經網路斷裂、破壞，也並不影響整體的運算能力，即它具有重建資料的能力。

現在，人工神經網路技術的研究，已在許多部門獲得了實際應用。例如，信息識別、系統控制、檢測與監測智能化等。

可以預計，在21世紀，人工神經網路的研究將會有新的突破。雖然用無生命的元器件實現人腦的所有功能是不可能的，但在某些特定的智能方面，接近或達到人腦水平的神經網路計算機將會十分普遍，屆時，神經網路計算機將滲透到人類生活的各個領域。

神經計算機是按照一種仿效人腦的神經網路模型工作的。由於這種模型能通過電路予以實現，因此人們不僅可以通過這一模型了解人的神經細胞是怎樣工作的，而且還能把它製成集成電路的晶元，使計算機仿效神經系統工作。於是，便出現了利用神經網路工作原理的神經計算機。

神經計算機不僅能夠進行並行處理，而且還具有以下兩種能力：第一，具有聯想能力，例如見到紅的、圓的、有芬香味的東西，便會聯想起這是蘋果。第二，具有自我組織能力，神經計算機通過多次處理同類問題，能夠把各神經元連接成最適於處理該問題的網路，通過做同類工作而有所改進便是具有學習功能。

最能發揮神經計算機長處的工作有圖像識別、聲音識別、運動控制等。

由於神經計算機採用並行處理方式，很適合用光計算機來實現。今後，光計算機得到實用時，光神經計算機將會有更誘人的前景。

Ⅱ 什麼是神經網路計算機

這個其實你安靜下來查查網路也挺快的，人講的話漏洞還是蠻多的。神經網路可以想像成機器人腦。
盡量簡單講吧，神經網路的初衷是人希望計算機能模擬人的思維方式解決這些問題：
識別物體，識別數據類型——》進而做到預測物體發展，預測數據變化。比如預測股票，電影票房等等。
那人的思維方式是怎樣的呢？是多維的網狀的。比如，識別一個杯子只需要一瞬間，但你判斷的過程是通過杯子的各種特徵綜合反映出來是一個杯子的。這種各種特徵的綜合反映就是神經網路的基本特點。
抽象一點，你輸入一組能代表杯子的特徵，經過神經網路的處理，它能告訴你這是一個杯子。神經網路就算成了。
其中，你輸入的一組特徵就是輸入向量；
神經網路是由你自己設計的，包括層數和節點數，都是模擬人腦復雜程度的。解決什麼樣的問題，就用適當的復雜程度。
處理指的是各種函數。
最後能告訴你是個杯子，就算是輸出了。

當然，神經網路並不是很准確的網路，因為這是和人自己對大腦的研究成正比的。但因為兼容性強，建模方便的特徵，使神經網路的使用范圍還是相當廣的。希望沒有誤導你。

Ⅲ 什麼是神經網路計算機

許多新型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種思維活動，就是說，擁有某些智能化的功能。然後，如果嚴格來鑒定一下，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，以及更高級的尋找最優方案和各種理性的、情感的功能。

神經網路計算機就是通過人工神經網路，模仿人的大腦判斷能力和適應能力、可並行處理多種數據功能的計算機。它可以判斷對象的性質與狀態，並能採取相應的行動，而且可同時並行處理實時變化的大量數據，並引出結論。

Ⅳ 神經網路簡述

機器學習中談論的神經網路是指「神經網路學習」，或者說，是機器學習和神經網路這兩個學科領域的交叉部分[1]。

在這里，神經網路更多的是指計算機科學家模擬人類大腦結構和智能行為，發明的一類演算法的統稱。

神經網路是眾多優秀仿生演算法中的一種，讀書時曾接觸過蟻群優化演算法，曾驚訝於其強大之處，但神經網路的強大，顯然蟻群優化還不能望其項背。

A、起源與第一次高潮。有人認為，神經網路的最早討論，源於現代計算機科學的先驅——阿蘭.圖靈在1948年的論文中描述的「B型組織機器」[2]。二十世紀50年代出現了以感知機、Adaling為代表的一系列成功，這是神經網路發展的第一個高潮[1]。

B、第一次低谷。1969年，馬文.明斯基出版《感知機》一書，書中論斷直接將神經網路打入冷宮，導致神經網路十多年的「冰河期」。值得一提的是，在這期間的1974年，哈佛大學Paul Webos發明BP演算法，但當時未受到應有的重視[1]。

C、第二次高潮。1983年，加州理工學院的物理學家John Hopfield利用神經網路，在旅行商問題上獲得當時最好結果，引起轟動；Rumelhart等人重新發明了BP演算法，BP演算法迅速走紅，掀起神經網路第二次高潮[1]。

D、第二次低谷。二十世紀90年代中期，統計學習理論和支持向量機興起，較之於這些演算法，神經網路的理論基礎不清晰等缺點更加凸顯，神經網路研究進入第二次低谷[1]。

E、深度學習的崛起。2010年前後，隨著計算能力的提升和大數據的涌現，以神經網路為基礎的「深度學習」崛起，科技巨頭公司谷歌、Facebook、網路投入巨資研發，神經網路迎來第三次高潮[1]。2016年3月9日至15日，Google人工智慧程序AlphaGo對陣韓國圍棋世界冠軍李世乭，以4:1大比分獲勝，比眾多專家預言早了十年。這次比賽，迅速在全世界經濟、科研、計算機產業各領域掀起人工智慧和深度學習的熱烈討論。

F、展望。從幾個方面討論一下。

1)、近期在Google AlphaGo掀起的熱潮中，民眾的熱情與期待最大，甚至有少許恐慌情緒；計算機產業和互聯網產業熱情也非常巨大，對未來充滿期待，各大巨頭公司對其投入大量資源；學術界的反應倒是比較冷靜的。學術界的冷靜，是因為神經網路和深度神經網路的理論基礎還沒有出現長足的進步，其缺點還沒有根本改善。這也從另一個角度說明了深度神經網路理論進步的空間很大。

2)、"當代神經網路是基於我們上世紀六十年代掌握的腦知識。"關於人類大腦的科學與知識正在爆炸式增長。[3]世界上很多學術團隊正在基於大腦機制新的認知建立新的模型[3]。我個人對此報樂觀態度，從以往的仿生演算法來看，經過億萬年進化的自然界對科技發展的促進從來沒有停止過。

3)、還說AlphaGo，它並不是理論和演算法的突破，而是基於已有演算法的工程精品。AlhphaGo的工作，為深度學習的應用提供了非常廣闊的想像空間。分布式技術提供了巨大而廉價的計算能力，巨量數據的積累提供了豐富的訓練樣本，深度學習開始騰飛，這才剛剛開始。

一直沿用至今的，是McChlloch和Pitts在1943年依據腦神經信號傳輸結構抽象出的簡單模型，所以也被稱作」M-P神經元模型「。

其中，

f函數像一般形如下圖的函數，既考慮階躍性，又考慮光滑可導性。

實際常用如下公式，因形如S，故被稱作sigmoid函數。

把很多個這樣的神經元按一定層次連接起來，就得到了神經網路。

兩層神經元組成，輸入層接收外界輸入信號，輸出層是M-P神經元(只有輸出層是)。

感知機的數學模型和單個M-P神經元的數學模型是一樣的，如因為輸入層只需接收輸入信號，不是M-P神經元。

感知機只有輸出層神經元是B-P神經元，學習能力非常有限。對於現行可分問題，可以證明學習過程一定會收斂。而對於非線性問題，感知機是無能為力的。

BP神經網路全稱叫作誤差逆傳播(Error Propagation)神經網路，一般是指基於誤差逆傳播演算法的多層前饋神經網路。這里為了不佔篇幅，BP神經網路將起篇另述。

BP演算法是迄今最為成功的神經網路學習演算法，也是最有代表性的神經網路學習演算法。BP演算法不僅用於多層前饋神經網路，還用於其他類型神經網路的訓練。

RBF網路全程徑向基函數(Radial Basis Function)網路，是一種單隱層前饋神經網路，其與BP網路最大的不同是採用徑向基函數作為隱層神經元激活函數。

卷積神經網路(Convolutional neural networks，簡稱CNNs)是一種深度學習的前饋神經網路，在大型圖片處理中取得巨大成功。卷積神經網路將起篇另述。

循環神經網路(Recurrent Neural Networks，RNNs)與傳統的FNNs不同，RNNs引入定向循環，能夠處理那些輸入之間前後關聯的問題。RNNs已經在眾多自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及廣泛應用[5]。RNNs將起篇另述。[5]

[1]、《機器學習》，周志華著

[2]、《模式識別（第二版）》，Richard O.Duda等著，李宏東等譯

[3]、《揭秘IARPA項目：解碼大腦演算法或將徹底改變機器學習》，Emily Singerz著，機器之心編譯出品

[4]、圖片來源於互聯網

[5]、 循環神經網路(RNN, Recurrent Neural Networks)介紹

Ⅳ 連接不了網路怎麼辦

檢查無線網卡的驅動是否安裝正確。右鍵點擊「我的電腦」-屬性-硬體-設備管理器，查看是否存在標有問號或嘆號的網路設備，如果有，則說明無線網卡驅動安裝不正確。

計算機俗稱電腦，是一種用於高速計算的電子計算機器，可以進行數值計算，又可以進行邏輯計算，還具有存儲記憶功能。是能夠按照程序運行，自動、高速處理海量數據的現代化智能電子設備。由硬體系統和軟體系統所組成，沒有安裝任何軟體的計算機稱為裸機。

可分為超級計算機、工業控制計算機、網路計算機、個人計算機、嵌入式計算機五類，較先進的計算機有生物計算機、光子計算機、量子計算機、神經網路計算機。蛋白質計算機等。

當今計算機系統的運算速度已達到每秒萬億次，微機也可達每秒幾億次以上，使大量復雜的科學計算問題得以解決。例如：衛星軌道的計算、大型水壩的計算、24小時天氣預報的計算等，過去人工計算需要幾年、幾十年，而現在用計算機只需幾天甚至幾分鍾就可完成。

科學技術的發展特別是尖端科學技術的發展，需要高度精確的計算。計算機控制的導彈之所以能准確地擊中預定的目標，是與計算機的精確計算分不開的。一般計算機可以有十幾位甚至幾十位（二進制）有效數字，計算精度可由千分之幾到百萬分之幾，是任何計算工具所望塵莫及的。

隨著計算機存儲容量的不斷增大，可存儲記憶的信息越來越多。計算機不僅能進行計算，而且能把參加運算的數據、程序以及中間結果和最後結果保存起來，以供用戶隨時調用；還可以對各種信息（如視頻、語言、文字、圖形、圖像、音樂等）通過編碼技術進行算術運算和邏輯運算，甚至進行推理和證明。

計算機內部操作是根據人們事先編好的程序自動控制進行的。用戶根據解題需要，事先設計好運行步驟與程序，計算機十分嚴格地按程序規定的步驟操作，整個過程不需人工干預，自動執行，已達到用戶的預期結果。

超級計算機（supercomputers）通常是指由數百數千甚至更多的處理器（機）組成的、能計算普通PC機和伺服器不能完成的大型復雜課題的計算機。超級計算機是計算機中功能最強、運算速度最快、存儲容量最大的一類計算機，是國家科技發展水平和綜合國力的重要標志。

超級計算機擁有最強的並行計算能力，主要用於科學計算。在氣象、軍事、能源、航天、探礦等領域承擔大規模、高速度的計算任務。

在結構上，雖然超級計算機和伺服器都可能是多處理器系統，二者並無實質區別，但是現代超級計算機較多採用集群系統，更注重浮點運算的性能，可看著是一種專注於科學計算的高性能伺服器，而且價格非常昂貴。

一般的超級計算器耗電量相當大，一秒鍾電費就要上千，超級計算器的CPU至少50核也就是說是家用電腦的10倍左右，處理速度也是相當的快，但是這種CPU是無法購買的，而且價格要上千萬。