神经网络的主要应用领域,神经网络技术及其应用

1、神经网络原理及应用

神经网络原理及应用

1. 什么是神经网络？
   神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
   人类的神经网络

2. 神经网络基础知识
   构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接
   工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式
   功能：进行信息的并行处理和非线性转化
   特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力
   神经网络的本质：

神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。
3. 生物神经元结构

1. 神经元结构模型

xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值
判断xjwij是否大于阈值θi
5. 什么是阈值？
临界值。
神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阈值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。

1. 几种代表性的网络模型
   单层前向神经网络——线性网络
   阶跃网络
   多层前向神经网络（反推学习规则即BP神经网络）
   Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等
2. 神经网络能干什么？
   运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。虽然神经网络的应用很广，但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。
3. 神经网络应用

2、深度神经网络目前有哪些成功的应用

深度学习最成功的应用是在音视频的识别上，几乎所有的商用语音识别都是深度学习来完成的神经网络成功应用于哪些领域。
其次深度学习应用最成功的领域就是图像识别，目前识别准确率已经超越人类。深度学习成了图像识别的标配，以至于目前做图像不懂深度学习都不好意思跟人打招呼。（这种状态个人觉得是不好的）
其中图像识别中，应用最广的是人脸识别。
自然语言理解方面，深度学习也非常活跃，主要是使用一种叫做LSTM的深度学习方法。
深度学习已经深入各个领域
无人车，智能回答，智能翻译，天气预报，股票预测，人脸比对，声纹比对，等
其他许多有趣的应用，比如智能插画，自动作诗，自动写作文，等都可以通过深度学习来完成

3、人工神经网络可以解决哪些问题

1. 信息领域中的应用：信息处理、模式识别、数据压缩等。
2. 自动化领域：系统辨识、神经控制器、智能检测等。
3. 工程领域：汽车工程、军事工程、化学工程、水利工程等。
4. 在医学中的应用：生物信号的检测与分析、生物活性研究、医学专家系统等。
5. 经济领域的应用：市场价格预测、风险评估等。

此外还有很多应用，比如交通领域的应用，心理学领域的应用等等。神经网络的应用领域是非常广的。

4、前馈型神经网络常用于什么

1.主要应用包括感知器网络。按内容而分布在网络某一处，可以存储一个外部信息。而每个神经元以分散的形式存储在感知器上。网络的分布对存储有等势作用。这种分布式存储是神经系统均匀分布在网络上的自身具备的特点。在大脑的反射弧层里面，对应感知的存储应用。
2.主要应用于BP网络。也叫多层前馈网络。模拟人脑，分配匀称，达到自主学习功效。每个大脑皮层细胞在识别各列和和各类的存储信息时，进行自动排列和分配，运算。可以链接训练记忆样本与样本输出的联系。
3.主要应用于RBF网络。就是径向基函数神经网络。可以对周围环境进行识别和判断，处理模糊甚至不规则的推理，模仿人类识别细胞，识别图像，识别声音。对难以解析的规律性,具有良好的泛化能力,并有很快的学习收敛速度,已成功应用于非线性函数逼近，以及时间序列分析。

5、什么是神经网络，举例说明神经网络的应用

我想这可能是你想要的神经网络吧！
什么是神经网络：
人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络的应用：
应用
在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。
神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：
生物原型
从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
建立模型
根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
算法
在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。

6、神经网络到底有什么作用，具体是用来干什么的？

神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。

7、神经网络到底能干什么？

神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系（近似），然后利用这样的权值关系进行仿真，例如输入一组数据仿真出输出结果，当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。例如预报天气：温度 湿度 气压等作为输入 天气情况作为输出利用历史得输入输出关系训练出神经网络，然后利用这样的神经网络输入今天的温度 湿度 气压等 得出即将得天气情况当然这样的例子不够精确，但是神经网络得典型应用了。希望采纳！

8、神经网络主要用于什么问题的求解？

神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两类：
1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类：
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括：
模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。