人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三大優(yōu)越性
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)和優(yōu)越性，主要表現(xiàn)在三個方面：
第一，具有自學(xué)習(xí)功能。例如實現(xiàn)圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應(yīng)的應(yīng)識別的結(jié)果輸入人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)就會通過自學(xué)習(xí)功能，慢慢學(xué)會識別類似的圖像。自學(xué)習(xí)功能對于預(yù)測有特別重要的意義。預(yù)期未來的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)將為人類提供經(jīng)濟(jì)預(yù)測、市場預(yù)測、效益預(yù)測，其應(yīng)用前途是很遠(yuǎn)大的。
第二，具有聯(lián)想存儲功能。用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋網(wǎng)絡(luò)就可以實現(xiàn)這種聯(lián)想。
第三，具有高速尋找優(yōu)化解的能力。尋找一個復(fù)雜問題的優(yōu)化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設(shè)計的反饋型人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，發(fā)揮計算機(jī)的高速運(yùn)算能力，可能很快找到優(yōu)化解。
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突出的優(yōu)點(diǎn)：
（1）可以充分逼近任意復(fù)雜的非線性關(guān)系；
（2）所有定量或定性的信息都等勢分布貯存于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的各神經(jīng)元，故有很強(qiáng)的魯棒性和容錯性；
（3）采用并行分布處理方法，使得快速進(jìn)行大量運(yùn)算成為可能；
（4）可學(xué)習(xí)和自適應(yīng)不知道或不確定的系統(tǒng)；
（5）能夠同時處理定量、定性知識。
責(zé)任編輯：YYX
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報投訴
-
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
+關(guān)注
關(guān)注
42文章
4821瀏覽量
106416 -
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
+關(guān)注
關(guān)注
1文章
120瀏覽量
15058
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
熱點(diǎn)推薦
NMSIS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫使用介紹
NMSIS NN 軟件庫是一組高效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)核，旨在最大限度地提高 Nuclei N 處理器內(nèi)核上的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能并最??大限度地減少其內(nèi)存占用。
該庫分為多個功能，每個功能涵蓋特定類別
發(fā)表于 10-29 06:08
在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗
, batch_size=512, epochs=20)總結(jié)
這個核心算法中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練過程，是用來對MNIST手寫數(shù)字圖像進(jìn)行分類的。模型將圖像作為輸入，通過卷積和池化層提取圖像的特征，然后通過全連接層進(jìn)行分類預(yù)測。訓(xùn)練過程中，模型通過最小化損失函數(shù)來優(yōu)化模型參數(shù)，從而提高分類準(zhǔn)確
發(fā)表于 10-22 07:03
液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LNN）：時間連續(xù)性與動態(tài)適應(yīng)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.算法簡介液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LiquidNeuralNetworks，LNN）是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其設(shè)計理念借鑒自生物神經(jīng)系統(tǒng)，特別是秀麗隱桿線蟲的神經(jīng)結(jié)構(gòu)，盡管這種微生物的
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的并行計算與加速技術(shù)
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和廣泛的應(yīng)用前景。然而，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的復(fù)雜度和規(guī)模也在不斷增加，這使得傳統(tǒng)的串行計算方式面臨著巨大的挑戰(zhàn)，如計算速度慢、訓(xùn)練時間長等
無刷電機(jī)小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)子位置檢測方法的研究
摘要:論文通過對無刷電機(jī)數(shù)學(xué)模型的推導(dǎo),得出轉(zhuǎn)角:與三相相電壓之間存在映射關(guān)系,因此構(gòu)建了一個以三相相電壓為輸人,轉(zhuǎn)角為輸出的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)轉(zhuǎn)角預(yù)測,并采用改進(jìn)遺傳算法來訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)結(jié)
發(fā)表于 06-25 13:06
NVIDIA實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù)的突破性增強(qiáng)功能
近日，NVIDIA 宣布了 NVIDIA RTX 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)渲染技術(shù)的突破性增強(qiáng)功能。NVIDIA 與微軟合作，將在 4 月的 Microsoft DirectX 預(yù)覽版中增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)著色技術(shù)，讓開
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個方面存在顯著差異，以下是對兩者的比較： 一、結(jié)構(gòu)特點(diǎn) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種多層的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)分析
自學(xué)習(xí)能力 ： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)自動調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，實現(xiàn)對輸入數(shù)據(jù)的分類、回歸等任務(wù)，無需人工進(jìn)行復(fù)雜的特征工程。 泛化能力強(qiáng) ： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的特征表示
什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法（Backpropagation Algorithm）是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法的介紹： 一、基本概念 反向傳播算法是BP
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)之間存在著密切的關(guān)系，以下是對它們之間關(guān)系的介紹： 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural N
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法
在上一篇文章中，我們介紹了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和多種算法。在本文中，我們會介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法，供各位老師選擇。 01 人工
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用于各種任務(wù)，如圖像識別、自然語言處理和游戲智能等。其中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNs）和傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是兩種常見的模型。 1. 結(jié)構(gòu)差異 1.1 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） 2.1 結(jié)構(gòu) 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常指的是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks, FNN），是一種最簡單的
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作機(jī)制
LSTM（Long Short-Term Memory，長短期記憶）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），設(shè)計用于解決長期依賴問題，特別是在處理時間序列數(shù)據(jù)時表現(xiàn)出色。以下是LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點(diǎn)分析
長短期記憶（Long Short-Term Memory, LSTM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），由Hochreiter和Schmidhuber在1997年提出。LSTM因其在處理
工商網(wǎng)監(jiān)
評論