神经网络算法软件哪个好

㈠ 人工神经网络 用什么统计 软件

何为统计软件？一般初学者都使用Matlab神经网络工具箱进行建模仿真。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式，代表了当今国际科学计算软件的先进水平。

㈡ 神经网络工具箱与编程实现哪个更好

首先说一下神经网络工具箱，在我刚刚接触神经网络的时候，我就利用工具箱去解决问题，这让我从直观上对神经网络有了了解，大概清楚了神经网络的应用范围以及它是如何解决实际问题的。
工具箱的优势在于我们不用了解其内部的具体实现，更关注于模型的建立与问题的分析，也就是说，如果抛开算法的错误，那么用工具箱来解决实际问题会让我们能把更多的精力放在实际问题的模型建立上，而不是繁琐的算法实现以及分析上。

其次谈谈编程实现神经网络，由于个人能力有限，所以只是简单的编程实现过一些基本神经算法，总的体会就是编程的过程让我对算法有了更透彻的理解，可以更深入的分析其内部运行机制，也同样可以实现一下自己的想法，构建自己的神经网络算法。

以上是我对两个方法的简单理解。那究竟哪个方法更好些呢？我个人的看法是要看使用者的目的是怎样的。

如果使用者的目的在于解决实际问题，利用神经网络的函数逼近与拟合功能实现自己对实际问题的分析与模型求解，那我的建议就是利用神经网络工具箱，学过编程语言的人都知道，无论用什么编程语言将一个现有的算法编程实现达到可用的结果这一过程都是及其繁琐与复杂的，就拿简单的经典BP神经网络算法来说，算法本身的实现其实并不难，可根据不同人的能力，编出来的程序的运行效率是大不相同的，而且如果有心人看过matlab的工具箱的源码的话，应该能发现，里面采用的方法并不完全是纯粹的BP经典算法，一个算法从理论到实现还要依赖与其他算法的辅助，计算机在计算的时候难免出现的舍入误差，保证权值的时刻改变，这都是编程人员需要考虑的问题，可能还有很多的问题
这样的话，如果自己单人编程去实现神经网络来解决实际问题的话，整体效率就没有使用工具箱更好。

如果使用者的目的在于分析算法，构造新的网络的话那当然首推自己编程实现。个人的感觉就是，如果真的是自己完全编程实现的话，对算法会有很深入的理解，在编程的调试过程中，也会领悟到很多自己从前从来没有考虑过的问题，像权值的初始的随机选取应该怎么样，将训练样本按什么顺序输入等，这都是编程实现所要考虑的问题，不同的方法得到的结果会有很大的差距。

㈢ 什么软件可分析人工神经网络

matlab7.0版本及以上都带有神经网络工具箱的，可以做人工神经网络的。

㈣ 除了MATLAB能做BP神经网络，还有其他什么软件能做

在我看来bp神经网络是一种算法，只要是算法就可以用任何软件工具（只要编译器或者解释器支持，c，c++，python，matlab......）来进行实现，只是实现时的复杂程度有区别而已

㈤ 常用的人工神经网络软件有哪些

matlab。
spss里面也有的。

㈥ 深度神经网络算法用什么软件处理

微软介绍，这种新型语音识别软件采用了名为“深度神经网络”的技术，使得该软件处理人类语音的过程与人脑相似。对此微软必应(Bing)搜索业务部门主管斯特凡·维茨(Stefan Weitz)在本周一表示：“我们试图复制人脑聆听和处理人类语音的方式。”
微软还表示，与原有WP手机语音识别技术相比，新型技术的语音识别准确性提高了15%，且创建相应文本及搜索关键词的速度也更快。如此一来，必应返回相应搜索结果所用时间比以前快了两倍。
微软语音处理技术部门高级项目经理迈克尔·特加尔夫(Michael Tjalve)也表示：“通过我们最新的语音识别器，你不但得到的结果更好，而且速度更快。”
微软已面向美国市场的Windows Phone手机用户发布了这项技术。用户通过这项新技术，将更容易使用语音命令来创建短信、进行网络搜索等活动。

㈦ 神经网络研究与应用这块用python好还是matlab

Python的优势：

Python相对于Matlab最大的优势：免费。

Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。

可移植性，Matlab必然不如Python。但你主要做Research，这方面需求应当不高。
第三方生态，Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。
语言更加优美。另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。
Matlab的优势：

Community. 目前学校实验室很多还用Matlab，很多学者也可能都用Matlab。交流起来或许更加方便。
Matlab本来号称更快，但实际上由于Python越来越完善的生态，这个优势已经逐渐丧失了。
总结来说就是python开源免费，有丰富的第三方库，比较适合实际工程，matlab是商业软件
如果买了的话做学术研究不错， 如果混合编程比较麻烦。

㈧ 有什么软件可以实现神经网络预测

spss matlab 1stopt都是傻瓜化的智能算法

㈨ 神经网络研究与应用这块用python好还是matlab

两者或许无所谓好与坏。只要自己喜欢用，那就是好的，但是目前代码数量来看，可以学习的源代码MATLAB有非常多的源码。最重要的是，MATLAB里有神经网络工具箱，有可视化界面更容易调整参数。若果你是需要使用神经网络去完成某些数据分析,而你的数据又不是很多，那么建议你使用matlab,里面有已经搭建好的工具箱,非常齐全。

若果你对神经网络已经熟悉是,是打算投入应用,而且你的数据很大,那么根据你所需要的神经网络,用C或其他你认为性能好的语言,针对你的问题重新编一个算法,也不会花很大功夫。这样既省了自己的时间，又让自己轻松学习。总结来说，不论你学什么，用什么路径去学总是会达到想要的目的，但是重要的是在于学习的过程。

㈩ 搭建神经网络用什么软件

用Matlab就可以了， 里面有神经网络的工具箱很方便的。