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1，什么是神經(jīng)計算
2，問一下大家神經(jīng)網(wǎng)絡算法有多少種啊說能科普一下啊
3，手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡算法有哪些
4，什么是人工神經(jīng)元算法
5，神經(jīng)網(wǎng)絡的具體算法
6，神經(jīng)網(wǎng)絡算法是什么

1，什么是神經(jīng)計算

神經(jīng)計算科學是從信息科學的角度來研究如何加速神經(jīng)網(wǎng)絡模仿和延伸人腦的高級精神活動，如聯(lián)想、記憶、推理、思維及意識等智能行為。這涉及到腦科學、認知科學，神經(jīng)生物學、非線性科學、計算機科學、數(shù)學、物理學諸學科的綜合集成。它是綜合研究和實現(xiàn)類腦智能信息系統(tǒng)的一個新思想和新策略。

什么是神經(jīng)計算

2，問一下大家神經(jīng)網(wǎng)絡算法有多少種啊說能科普一下啊

神經(jīng)網(wǎng)絡就是一種算法，只是說比較大，屬于大型算法。里面有一些協(xié)助的小算法，比如bp，rnn，lstm 屬于神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)。這個沒幾個月說不清楚的

1、引入動量項2、變尺度法3、變步長法具體怎么做，網(wǎng)上都有相關資料，公式比較難打，只能寫到這個份

問一下大家神經(jīng)網(wǎng)絡算法有多少種啊說能科普一下啊

3，手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡算法有哪些

看數(shù)字圖片而定。如果圖片較小并且質(zhì)量還不錯，那么通過2層的神經(jīng)網(wǎng)絡就能勝任。對于MNIst數(shù)據(jù)集（28*28的手寫數(shù)字），2層神經(jīng)網(wǎng)絡準確率可達99%，svm也有98%以上。以上實現(xiàn)非常簡單，matlab已經(jīng)有現(xiàn)成工具箱。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡通常用于更加復雜的場合，閉合是被圖像內(nèi)容等。在MNIST數(shù)據(jù)集上cnn可達99.7%準確率，但是實現(xiàn)起來較為復雜，需要通過開源框架caffe，keras等進行編程。如果對準確率要求沒有達到小數(shù)點后兩位的程度，用簡單的svm，神經(jīng)網(wǎng)絡，softmax等調(diào)調(diào)參數(shù)就行了。

用matlab自帶的神經(jīng)網(wǎng)絡newff函數(shù) 。好的，就給你發(fā)，啊去的，

手寫數(shù)字識別的神經(jīng)網(wǎng)絡算法有哪些

4，什么是人工神經(jīng)元算法

人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法 “人工神經(jīng)網(wǎng)絡”(ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN)是在對人腦組織結(jié)構(gòu)和運行機制的認識理解基礎之上模擬其結(jié)構(gòu)和智能行為的一種工程系統(tǒng)。早在本世紀40年代初期，心理學家McCulloch、數(shù)學家Pitts就提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡的第一個數(shù)學模型，從此開創(chuàng)了神經(jīng)科學理論的研究時代。其后，F(xiàn) Rosenblatt、Widrow和J. J .Hopfield等學者又先后提出了感知模型，使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術得以蓬勃發(fā)展。神經(jīng)系統(tǒng)的基本構(gòu)造是神經(jīng)元(神經(jīng)細胞)，它是處理人體內(nèi)各部分之間相互信息傳遞的基本單元。據(jù)神經(jīng)生物學家研究的結(jié)果表明，人的一個大腦一般有1010～1011個神經(jīng)元。每個神經(jīng)元都由一個細胞體，一個連接其他神經(jīng)元的軸突和一些向外伸出的其它較短分支——樹突組成。軸突的功能是將本神經(jīng)元的輸出信號(興奮)傳遞給別的神經(jīng)元。其末端的許多神經(jīng)末梢使得興奮可以同時傳送給多個神經(jīng)元。樹突的功能是接受來自其它神經(jīng)元的興奮。神經(jīng)元細胞體將接受到的所有信號進行簡單處理(如：加權求和，即對所有的輸入信號都加以考慮且對每個信號的重視程度——體現(xiàn)在權值上——有所不同)后由軸突輸出。神經(jīng)元的樹突與另外的神經(jīng)元的神經(jīng)末梢相連的部分稱為突觸。

5，神經(jīng)網(wǎng)絡的具體算法

神經(jīng)網(wǎng)絡和粗集理論是智能信息處理的兩種重要的方法,其任務是從大量觀察和實驗數(shù)據(jù)中獲取知識、表達知識和推理決策規(guī)則。粗集理論是基于不可分辯性思想和知識簡化方法,從數(shù)據(jù)中推理邏輯規(guī)則,適合于數(shù)據(jù)簡化、數(shù)據(jù)相關性查找、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)模式、從數(shù)據(jù)中提取規(guī)則等。神經(jīng)網(wǎng)絡是利用非線性映射的思想和并行處理方法,用神經(jīng)網(wǎng)絡本身的結(jié)構(gòu)表達輸入與輸出關聯(lián)知識的隱函數(shù)編碼,具有較強的并行處理、逼近和分類能力。在處理不準確、不完整的知識方面,粗集理論和神經(jīng)網(wǎng)絡都顯示出較強的適應能力,然而兩者處理信息的方法是不同的,粗集方法模擬人類的抽象邏輯思維,神經(jīng)網(wǎng)絡方法模擬形象直覺思維,具有很強的互補性。首先,通過粗集理論方法減少信息表達的屬性數(shù)量,去掉冗余信息,使訓練集簡化,減少神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)的復雜性和訓練時間;其次利用神經(jīng)網(wǎng)絡優(yōu)良的并行處理、逼近和分類能力來處理風險預警這類非線性問題,具有較強的容錯能力;再次,粗集理論在簡化知識的同時,很容易推理出決策規(guī)則,因而可以作為后續(xù)使用中的信息識別規(guī)則,將粗集得到的結(jié)果與神經(jīng)網(wǎng)絡得到的結(jié)果相比較,以便相互驗證;最后,粗集理論的方法和結(jié)果簡單易懂,而且以規(guī)則的形式給出,通過與神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合,使神經(jīng)網(wǎng)絡也具有一定的解釋能力。因此,粗集理論與神經(jīng)網(wǎng)絡融合方法具有許多優(yōu)點,非常適合處理諸如企業(yè)戰(zhàn)略風險預警這類非結(jié)構(gòu)化、非線性的復雜問題。關于輸入的問題--輸入模塊。這一階段包括初始指標體系確定，根據(jù)所確定的指標體系而形成的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)及數(shù)據(jù)預處理。企業(yè)戰(zhàn)略風險的初始評價指標如下：企業(yè)外部因素：政治環(huán)境(法律法規(guī)及其穩(wěn)定性)，經(jīng)濟環(huán)境（社會總體收入水平，物價水平，經(jīng)濟增長率），產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（進入產(chǎn)業(yè)障礙，競爭對手數(shù)量及集中程度），市場環(huán)境（市場大?。?。企業(yè)內(nèi)部因素：企業(yè)盈利能力（銷售利潤率，企業(yè)利潤增長率），產(chǎn)品競爭能力（產(chǎn)品銷售率，市場占有率），技術開發(fā)能力（技術開發(fā)費比率，企業(yè)專業(yè)技術人才比重），資金籌措能力（融資率）,企業(yè)職工凝聚力（企業(yè)員工流動率），管理人才資源，信息資源；戰(zhàn)略本身的風險因素（戰(zhàn)略目標，戰(zhàn)略重點，戰(zhàn)略措施，戰(zhàn)略方針）。本文所建立的預警指標系統(tǒng)是針對普遍意義上的企業(yè)，當該指標系統(tǒng)運用于實際企業(yè)時，需要對具體指標進行適當?shù)脑黾踊驕p少。因為各個企業(yè)有其具體的戰(zhàn)略目標、經(jīng)營活動等特性。計算處理模塊。這一模塊主要包括粗集處理部分和神經(jīng)網(wǎng)絡處理部分。粗集處理階段。根據(jù)粗集的簡化規(guī)則及決策規(guī)則對數(shù)據(jù)進行約簡，構(gòu)造神經(jīng)網(wǎng)絡的初始結(jié)構(gòu)，便于神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練。企業(yè)戰(zhàn)略風險分析需要解決的問題是在保證對戰(zhàn)略風險狀態(tài)評價一致的情況下,選擇最少的特征集,以便減少屬性維數(shù)、降低計算工作量和減少不確定因素的影響,粗集理論中的屬性約簡算法可以很好地解決這個問題。然后是輸出模塊~ 該模塊是對將發(fā)生的戰(zhàn)略風險問題發(fā)出警報。按照戰(zhàn)略風險大小強弱程度的不同，可將其分為三個層次。第一層次是輕微戰(zhàn)略風險，是損失較小、后果不甚明顯，對企業(yè)的戰(zhàn)略管理活動不構(gòu)成重要影響的各類風險。這類風險一般情況下無礙大局，僅對企業(yè)形成局部和微小的傷害。第二層次是一般戰(zhàn)略風險，是損失適中、后果明顯但不構(gòu)成致命性威脅的各類風險。這類風險的直接后果使企業(yè)遭受一定損失，并對其戰(zhàn)略管理的某些方面帶來較大的不利影響或留有一定后遺癥。第三層次是致命性戰(zhàn)略風險，指損失較大，后果嚴重的風險。這類風險的直接后果往往會威脅企業(yè)的生存，導致重大損失，使之一時不能恢復或遭受破產(chǎn)。在實際操作中，每個企業(yè)應根據(jù)具體的狀況，將這三個層次以具體的數(shù)值表現(xiàn)出來。下面回答你的問題：總的來說，神經(jīng)網(wǎng)絡輸入的是初始指標體系；輸出的是風險。你所說的風險應該說屬于輸出范疇，具體等級分為三級:無警、輕警、重警，并用綠、黃、紅三種顏色燈號表示。其中綠燈區(qū)表示企業(yè)綜合指標所反映的實際運行值與目標值基本一致，運行良好;黃燈區(qū)表示企業(yè)綜合指標所反映的實際運行值與目標值偏離較大，要引起企業(yè)的警惕。若采取一定的措施可轉(zhuǎn)為綠燈區(qū)，若不重視可在短期內(nèi)轉(zhuǎn)為紅燈區(qū);紅燈區(qū)則表示這種偏離超過企業(yè)接受的可能，并給企業(yè)帶來整體性的重大損失。例如:銷售利潤率極低、資產(chǎn)負債率過高，資源配置不合理、缺乏發(fā)展后勁等，必須找出原因，繼而采取有效措施，使企業(yè)的戰(zhàn)略管理活動始終處于“安全”的狀態(tài)。希望以上答案能夠幫到你，祝你好運~

6，神經(jīng)網(wǎng)絡算法是什么

Introduction --------------------------------------------------------------------------------神經(jīng)網(wǎng)絡是新技術領域中的一個時尚詞匯。很多人聽過這個詞，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介紹所有關于神經(jīng)網(wǎng)絡的基本包括它的功能、一般結(jié)構(gòu)、相關術語、類型及其應用?！吧窠?jīng)網(wǎng)絡”這個詞實際是來自于生物學，而我們所指的神經(jīng)網(wǎng)絡正確的名稱應該是“人工神經(jīng)網(wǎng)絡（ANNs）”。在本文，我會同時使用這兩個互換的術語。一個真正的神經(jīng)網(wǎng)絡是由數(shù)個至數(shù)十億個被稱為神經(jīng)元的細胞（組成我們大腦的微小細胞）所組成，它們以不同方式連接而型成網(wǎng)絡。人工神經(jīng)網(wǎng)絡就是嘗試模擬這種生物學上的體系結(jié)構(gòu)及其操作。在這里有一個難題：我們對生物學上的神經(jīng)網(wǎng)絡知道的不多！因此，不同類型之間的神經(jīng)網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)有很大的不同，我們所知道的只是神經(jīng)元基本的結(jié)構(gòu)。The neuron --------------------------------------------------------------------------------雖然已經(jīng)確認在我們的大腦中有大約50至500種不同的神經(jīng)元，但它們大部份都是基于基本神經(jīng)元的特別細胞。基本神經(jīng)元包含有synapses、soma、axon及dendrites。Synapses負責神經(jīng)元之間的連接，它們不是直接物理上連接的，而是它們之間有一個很小的空隙允許電子訊號從一個神經(jīng)元跳到另一個神經(jīng)元。然后這些電子訊號會交給soma處理及以其內(nèi)部電子訊號將處理結(jié)果傳遞給axon。而axon會將這些訊號分發(fā)給dendrites。最后，dendrites帶著這些訊號再交給其它的synapses，再繼續(xù)下一個循環(huán)。如同生物學上的基本神經(jīng)元，人工的神經(jīng)網(wǎng)絡也有基本的神經(jīng)元。每個神經(jīng)元有特定數(shù)量的輸入，也會為每個神經(jīng)元設定權重（weight）。權重是對所輸入的資料的重要性的一個指標。然后，神經(jīng)元會計算出權重合計值（net value），而權重合計值就是將所有輸入乘以它們的權重的合計。每個神經(jīng)元都有它們各自的臨界值（threshold），而當權重合計值大于臨界值時，神經(jīng)元會輸出1。相反，則輸出0。最后，輸出會被傳送給與該神經(jīng)元連接的其它神經(jīng)元繼續(xù)剩余的計算。Learning --------------------------------------------------------------------------------正如上述所寫，問題的核心是權重及臨界值是該如何設定的呢？世界上有很多不同的訓練方式，就如網(wǎng)絡類型一樣多。但有些比較出名的包括back-propagation, delta rule及Kohonen訓練模式。由于結(jié)構(gòu)體系的不同，訓練的規(guī)則也不相同，但大部份的規(guī)則可以被分為二大類別 - 監(jiān)管的及非監(jiān)管的。監(jiān)管方式的訓練規(guī)則需要“教師”告訴他們特定的輸入應該作出怎樣的輸出。然后訓練規(guī)則會調(diào)整所有需要的權重值（這是網(wǎng)絡中是非常復雜的），而整個過程會重頭開始直至數(shù)據(jù)可以被網(wǎng)絡正確的分析出來。監(jiān)管方式的訓練模式包括有back-propagation及delta rule。非監(jiān)管方式的規(guī)則無需教師，因為他們所產(chǎn)生的輸出會被進一步評估。Architecture --------------------------------------------------------------------------------在神經(jīng)網(wǎng)絡中，遵守明確的規(guī)則一詞是最“模糊不清”的。因為有太多不同種類的網(wǎng)絡，由簡單的布爾網(wǎng)絡（Perceptrons），至復雜的自我調(diào)整網(wǎng)絡（Kohonen），至熱動態(tài)性網(wǎng)絡模型（Boltzmann machines）！而這些，都遵守一個網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)的標準。一個網(wǎng)絡包括有多個神經(jīng)元“層”，輸入層、隱蔽層及輸出層。輸入層負責接收輸入及分發(fā)到隱蔽層（因為用戶看不見這些層，所以見做隱蔽層）。這些隱蔽層負責所需的計算及輸出結(jié)果給輸出層，而用戶則可以看到最終結(jié)果?，F(xiàn)在，為免混淆，不會在這里更深入的探討體系結(jié)構(gòu)這一話題。對于不同神經(jīng)網(wǎng)絡的更多詳細資料可以看Generation5 essays盡管我們討論過神經(jīng)元、訓練及體系結(jié)構(gòu)，但我們還不清楚神經(jīng)網(wǎng)絡實際做些什么。The Function of ANNs --------------------------------------------------------------------------------神經(jīng)網(wǎng)絡被設計為與圖案一起工作 - 它們可以被分為分類式或聯(lián)想式。分類式網(wǎng)絡可以接受一組數(shù)，然后將其分類。例如ONR程序接受一個數(shù)字的影象而輸出這個數(shù)字。或者PPDA32程序接受一個坐標而將它分類成A類或B類（類別是由所提供的訓練決定的）。更多實際用途可以看Applications in the Military中的軍事雷達，該雷達可以分別出車輛或樹。聯(lián)想模式接受一組數(shù)而輸出另一組。例如HIR程序接受一個臟圖像而輸出一個它所學過而最接近的一個圖像。聯(lián)想模式更可應用于復雜的應用程序，如簽名、面部、指紋識別等。The Ups and Downs of Neural Networks --------------------------------------------------------------------------------神經(jīng)網(wǎng)絡在這個領域中有很多優(yōu)點，使得它越來越流行。它在類型分類/識別方面非常出色。神經(jīng)網(wǎng)絡可以處理例外及不正常的輸入數(shù)據(jù)，這對于很多系統(tǒng)都很重要（例如雷達及聲波定位系統(tǒng)）。很多神經(jīng)網(wǎng)絡都是模仿生物神經(jīng)網(wǎng)絡的，即是他們仿照大腦的運作方式工作。神經(jīng)網(wǎng)絡也得助于神經(jīng)系統(tǒng)科學的發(fā)展，使它可以像人類一樣準確地辨別物件而有電腦的速度！前途是光明的，但現(xiàn)在...是的，神經(jīng)網(wǎng)絡也有些不好的地方。這通常都是因為缺乏足夠強大的硬件。神經(jīng)網(wǎng)絡的力量源自于以并行方式處理資訊，即是同時處理多項數(shù)據(jù)。因此，要一個串行的機器模擬并行處理是非常耗時的。神經(jīng)網(wǎng)絡的另一個問題是對某一個問題構(gòu)建網(wǎng)絡所定義的條件不足 - 有太多因素需要考慮：訓練的算法、體系結(jié)構(gòu)、每層的神經(jīng)元個數(shù)、有多少層、數(shù)據(jù)的表現(xiàn)等，還有其它更多因素。因此，隨著時間越來越重要，大部份公司不可能負擔重復的開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡去有效地解決問題。NN 神經(jīng)網(wǎng)絡，Neural Network ANNs 人工神經(jīng)網(wǎng)絡，Artificial Neural Networks neurons 神經(jīng)元 synapses 神經(jīng)鍵 self-organizing networks 自我調(diào)整網(wǎng)絡 networks modelling thermodynamic properties 熱動態(tài)性網(wǎng)絡模型 ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++網(wǎng)格算法我沒聽說過好像只有網(wǎng)格計算這個詞網(wǎng)格計算是伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術而迅速發(fā)展起來的，專門針對復雜科學計算的新型計算模式。這種計算模式是利用互聯(lián)網(wǎng)把分散在不同地理位置的電腦組織成一個“虛擬的超級計算機”，其中每一臺參與計算的計算機就是一個“節(jié)點”，而整個計算是由成千上萬個“節(jié)點”組成的“一張網(wǎng)格”，所以這種計算方式叫網(wǎng)格計算。這樣組織起來的“虛擬的超級計算機”有兩個優(yōu)勢，一個是數(shù)據(jù)處理能力超強；另一個是能充分利用網(wǎng)上的閑置處理能力。簡單地講，網(wǎng)格是把整個網(wǎng)絡整合成一臺巨大的超級計算機，實現(xiàn)計算資源、存儲資源、數(shù)據(jù)資源、信息資源、知識資源、專家資源的全面共享。

神經(jīng)網(wǎng)絡算法是指模擬生物的神經(jīng)結(jié)構(gòu)以及其處理信息的方式來進行計算一種算法。網(wǎng)格計算是網(wǎng)格并行計算的一種，，另一種是機群計算，其目標是將廣域網(wǎng)上一些計算資源、數(shù)據(jù)源和其他設備等互聯(lián)，形成一個大的可相互利用、合作的高性能計算網(wǎng)，用戶可以像登陸一臺超級巨型機一樣使用它。

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神經(jīng)算法，什么是神經(jīng)計算

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