神经网络计算棒提升电脑性能

⑴ 若派品牌的神经网络计算棒有什么用

语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统，他的运用很广，包括无人驾驶，教育培训，安防多有。

⑵ 神经网络计算机的实现技术

人工神经网络的主要特点是大量神经元之间的加权互连。这就是神经网络与光学技术相结合的重要原因。电子技术与光学技术相比，精确度高，便于程序控制，抗噪声能力强。但是，随着计算机芯片集成度和速度的提高，计算机中的引线问题已成为一个严重的障碍。由于电子引线不能互相短路交叉，引线靠近时会发生耦合，高速电脉冲在引线上传播时要发生色散和延迟，以及电子器件的扇入和扇出系数较低等问题，使得高密度的电子互连在技术上有很大困难。超大规模集成电路（VLSI）的引线问题造成的时钟扭曲（clock skew），严重限制了诺依曼型计算机的速度。而另一方面，光学互连是高度并行的，光线在传播时可以任意互相交叉而不会发生串扰，光传播速度极快，其延时和色散可以忽略不计，加上光学元件的扇入和扇出系数都很高，因此光学互连具有明显的优势。
正因如此，许多科学家早已开始研究采用光学互连来解决VLSI的引线问题，以及芯片之间、插板之间的连接问题。此外，光学运算的高度并行性和快速实现大信息量线性运算的能力，如矩阵相乘，二维线性变换，二维卷积、积分等，也是用光学手段实现人工神经网络的有利条件。光学信息处理虽有高速度及大信息量并行处理和优点，但要满足模糊运算和随机处理的要求还是远远不够的。光学信息处理性能的改进，要求在传统的线性光学处理系统中引入非线性，而这些问题的解决与神经网络的光学实现恰好不谋而合。光学信息处理中的许多课题，如光计算、图像变换、相关滤波、特征提取、边缘增强、联想存储、噪声消除等，都可以用神经网络的方法来完成。
关于光学神经网络的研究，国内外已提出许多不同的硬件系统。例如，基于光学矢量矩阵相乘的Hopfield网络的外积实现，采用全息存储和共轭反射镜（PCM）的全光学系统，采用液晶开关阵列、液晶光阀以及其它空间光调制器（SLM）的内积型光学神经网络，光电混合全双极“WTA”网络等等。光学神经网络已成为人工神经网络研究的一个重要组成部分。

⑶ 神经计算棒能当显卡吗

神经计算棒不能够当显卡使用。神经元计算棒（Neural Compute Stick，简称 NCS）作为加速器 - 将其插入电脑，以便在训练和设计新的神经网络时获得更多的本地计算能力。用户可以将多个NCS链在一起，提高线性性能。神经计算棒可以方便快捷地在本地执行神经网络。

⑷ 神经网络优缺点，

优点：

（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。

自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

（3）具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

缺点：

（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。

（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。

（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。

（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

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神经网络发展趋势

人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。

由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。

参考资料：网络-人工神经网络

⑸ 神经网络计算机有哪些用途

许多新型的电子计算机不仅拥有高速的计算功能，而且还能模拟人脑的某些思维活动，就是说，拥有某些智能化的功能。然而，如果严格地来鉴定一下，它们离真正的人脑思维功能实在差得太远了，而且有许多本质的差异。主要表现在人脑拥有高度的自我学习和联想创造的能力，以及更为高级的寻找最优方案和各种理性的、情感的功能。

目前一种称之为神经网络计算机的新型电脑已经制造出来了。

它能像人脑那样进行判断和预测。它不需要输入程序，可以直观地作出答案，也就是说它“看”到什么就能自行作出反应。它能同时接收几种信号并进行处理，而不像目前已有的计算机那样一次只能输入一个信号。

譬如，它能区别出一个签名的真伪。它不是凭签名的图形是否相像来判断的，而是根据本人在签名时笔尖上的压力随时间的变化以及移动速度来判断的。神经网络计算机目前主要的用途是识别各种极细微的变化和趋热，并发出信号。已经有人用它来控制热核聚变反应，监督机器的运行，甚至用来挑选苹果和预测股市行情。

⑹ 为什么要用GPU来训练神经网络而不是CPU

许多现代神经网络的实现基于GPU，GPU最初是为图形应用而开发的专用硬件组件。所以神经网络收益于游戏产业的发展。

中央处理器（central processing unit，简称CPU）作为计算机系统的运算和控制核心，是信息处理、程序运行的最终执行单元。CPU自产生以来，在逻辑结构、运行效率以及功能外延上取得了巨大发展。

CPU出现于大规模集成电路时代，处理器架构设计的迭代更新以及集成电路工艺的不断提升促使其不断发展完善。从最初专用于数学计算到广泛应用于通用计算。

从4位到8位、16位、32位处理器，最后到64位处理器，从各厂商互不兼容到不同指令集架构规范的出现，CPU 自诞生以来一直在飞速发展。

冯诺依曼体系结构是现代计算机的基础。在该体系结构下，程序和数据统一存储，指令和数据需要从同一存储空间存取，经由同一总线传输，无法重叠执行。根据冯诺依曼体系，CPU的工作分为以下 5 个阶段：取指令阶段、指令译码阶段、执行指令阶段、访存取数和结果写回。