如何判斷神經網路模型特徵重要性

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。

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Ⅳ 綆榪頒漢宸ョ炵粡緗戠粶鐨勪富瑕佺壒寰

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Ⅳ 分析影響一個神經網路模型是否達到要求的因素有哪些

我模型的是否達到要求的因素應該就是他的思維狀態和他現在的各種情況。