神經網路模型有什麼優點

❶ 小波神經網路的優勢是什麼謝謝

小波神經網路相比於前向的神經網路,它有明顯的優點:首先小波神經網路的基元和整個結構是依據小波分析理論確定的,可以避免BP神經網路等結構設計上的盲目性;其次小波神經網路有更強的學習能力,精度更高。總的而言，對同樣的學習任務,小波神經網路結構更簡單,收斂速度更快，精度更高。

❷ 復合性神經網路有什麼優點

神經網路是人工智慧中深度學習的一個重要技術，但是神經網路也是具有一定的局限性的，在處理特殊場景的時候會有一點麻煩，然而現在有一種特殊的方式使得神經網路能夠比以前更強大，這種技術就是復合型神經網路。那麼復合性神經網路有什麼優點呢？下面我們就給大家介紹一下這個概念。
其實如果要想了解復合性神經網路，就需要知道復合性的原則，而復合性是一條通用原則，我們可以把它描述為一種相信世界是可知的信念，我們可以把事物分解、理解它們，然後在意念中自由地重新組合它們。這其中的關鍵假設是，事物都是按照某一套法則從基礎的子結構復合成更大的結構的。這意味著，我們可以從有限的數據中學習到子結構和組合法則，然後把它們泛化到復合性的情境中。
當然，復合性神經網路和深度神經網路不同，復合性模型需要結構化的表徵，其中要顯式地表示出對象的結構和子結構。復合性模型也就擁有了外推到未曾見過的數據，對系統做推理、干涉和診斷，以及對於同樣的知識結構回答不同問題的能力。
而復合性模型這個概念的優點已經在一些任務上得到了初步驗證，在識別方面上，復合性神經網路的識別能力高於深度神經網路的能力，深度神經網路就無法維持高水平的表現。還有一些非平凡的視覺任務也表現出了相同的趨勢，要推測最後一張的內容；圖像之間的變化規律是復合性的，而且會有干擾。對於神經模塊網路之類的自然語言模型，由於它們具有動態的網路結構，可以捕捉到一些有意義的組合，就可以在這樣的任務中擊敗傳統的神經網路。
當然，復合性模型也還有許多理想的理論屬性，在可解釋和生成樣本表現十分出色。這可以讓我們更方便地診斷錯誤，也就比深度神經網路這樣的黑盒模型更難以被欺騙。但是復合性模型也很難學習，因為它需要同時學習基礎結構和復合方法。而且，為了能夠以生成的方式進行分析，復合性模型還需要搭配物體和場景的生成式模型。按分類生成圖像到現在都還是一個有難度的課題。
當然還有更基礎的知識，也就是說處理組合爆炸的問題還需要學習到三維世界事物的常識模型，以及學會這些模型和圖像的對應關系。我們在這篇文章中給大家介紹了很多關於復合性模型的優點，這些優點都得到了工程師們的一致好評。相信在未來，會有更多的模型解決更多的問題。

❸ 神經計算機有什麼優點

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。

❹ BP神經網路的核心問題是什麼其優缺點有哪些

人工神經網路,是一種旨在模仿人腦結構及其功能的信息處理系統,就是使用人工神經網路方法實現模式識別.可處理一些環境信息十分復雜,背景知識不清楚,推理規則不明確的問題,神經網路方法允許樣品有較大的缺損和畸變.神經網路的類型很多,建立神經網路模型時,根據研究對象的特點,可以考慮不同的神經網路模型. 前饋型BP網路,即誤差逆傳播神經網路是最常用,最流行的神經網路.BP網路的輸入和輸出關系可以看成是一種映射關系,即每一組輸入對應一組輸出.BP演算法是最著名的多層前向網路訓練演算法,盡管存在收斂速度慢,局部極值等缺點,但可通過各種改進措施來提高它的收斂速度,克服局部極值現象,而且具有簡單,易行,計算量小,並行性強等特點,目前仍是多層前向網路的首選演算法.

• 多層前向BP網路的優點：

• 網路實質上實現了一個從輸入到輸出的映射功能，而數學理論已證明它具有實現任何復雜非線性映射的功能。這使得它特別適合於求解內部機制復雜的問題；

• 網路能通過學習帶正確答案的實例集自動提取「合理的」求解規則，即具有自學習能力；

• 網路具有一定的推廣、概括能力。

• 多層前向BP網路的問題：

• 從數學角度看，BP演算法為一種局部搜索的優化方法，但它要解決的問題為求解復雜非線性函數的全局極值，因此，演算法很有可能陷入局部極值，使訓練失敗；

• 網路的逼近、推廣能力同學習樣本的典型性密切相關，而從問題中選取典型樣本實例組成訓練集是一個很困難的問題。

• 難以解決應用問題的實例規模和網路規模間的矛盾。這涉及到網路容量的可能性與可行性的關系問題，即學習復雜性問題；

• 網路結構的選擇尚無一種統一而完整的理論指導，一般只能由經驗選定。為此，有人稱神經網路的結構選擇為一種藝術。而網路的結構直接影響網路的逼近能力及推廣性質。因此，應用中如何選擇合適的網路結構是一個重要的問題；

• 新加入的樣本要影響已學習成功的網路，而且刻畫每個輸入樣本的特徵的數目也必須相同；

• 網路的預測能力（也稱泛化能力、推廣能力）與訓練能力（也稱逼近能力、學習能力）的矛盾。一般情況下，訓練能力差時，預測能力也差，並且一定程度上，隨訓練能力地提高，預測能力也提高。但這種趨勢有一個極限，當達到此極限時，隨訓練能力的提高，預測能力反而下降，即出現所謂「過擬合」現象。此時，網路學習了過多的樣本細節，而不能反映樣本內含的規律

• 由於BP演算法本質上為梯度下降法，而它所要優化的目標函數又非常復雜，因此，必然會出現「鋸齒形現象」，這使得BP演算法低效；

• 存在麻痹現象，由於優化的目標函數很復雜，它必然會在神經元輸出接近0或1的情況下，出現一些平坦區，在這些區域內，權值誤差改變很小，使訓練過程幾乎停頓；

• 為了使網路執行BP演算法，不能用傳統的一維搜索法求每次迭代的步長，而必須把步長的更新規則預先賦予網路，這種方法將引起演算法低效。

❺ 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。

(5)神經網路模型有什麼優點擴展閱讀：

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

❻ 什麼叫神經網路模型

神經網路模型是個比較抽象的概念，你確定了一個神經網路的層數，輸入、隱含、輸出層數，輸入輸出函數，各層節點數之後，就可以說你建立了一個神經網路模型。
這里的模型，也就指框架。