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神经网络到底有什么实用?
stillwater123
2003-09-12 11:39:54
人类对两个领域知道甚少,地心和大脑
从逻辑上模拟、穷于算法的人工智能(比如A*)已经很有限,
于是人们开始从物质上去模拟人脑,神经网络诞生了。
我是新手,虽然看了神经网络的基本算法和matlab上的工具包,
可是不知道他怎样用于实际,任何应用性的书都不将实际。
各位大侠能不能给我举个例子呀,比如学A*就有“九宫重排”的鲜活的例子,
或给个相关的网址撒。
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神经网络到底有什么实用?
人类对两个领域知道甚少,地心和大脑 从逻辑上模拟、穷于算法的人工智能(比如A*)已经很有限, 于是人们开始从物质上去模拟人脑,神经网络诞生了。 我是新手,虽然看了神经网络的基本算法和matlab上的工具包, 可是不知道他怎样用于实际,任何应用性的书都不将实际。 各位大侠能不能给我举个例子呀,比如学A*就有“九宫重排”的鲜活的例子, 或给个相关的网址撒。
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eastsun
2003-12-01
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NN在大部分时间只是一个分类器的作用。
findawork
2003-12-01
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在看神经元网络的书,还望大侠多指点。。
maxsuy
2003-12-01
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nn很简单的
但是一般要和别的算法结合起来使用的。
WvW
2003-11-30
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我的数学不好,所以我不行
ZhangYv
2003-11-30
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如果我有机会上研的话,会选择人工智能作为方向:)
HUNTON
2003-11-29
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神经网络用途很大的,比如在医学上,现在很多的这方面的医学论文
Amilsx
2003-11-29
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他得不出真正正确的答案....所以就是说在几年之内在实际的应用中他还不会用到....不过学习还是要的..起码一个计算机系的人要学!!!!!!!11111
sgoat
2003-11-29
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现在做医学上的血管,细胞识别,多半是用nn和pr等作的,找一些coordinates points,
还有就是用计算几何里的东西
maxsuy
2003-09-21
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nn+ai
bensonlc
2003-09-21
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人工智能方面很需要神经网络的,比如你写个象棋的程序,棋子的走法就要用到神经网络
dawnhorizon
2003-09-17
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研究NN有前途吗?我还在考虑是不是要以这个作为方向呢.
我觉得,研究一段时间这个,以后搞别的再联系到这方面的思想什么的,应该会有一点创新.
ljranby
2003-09-17
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NN研究的热潮是在80年代末90年代初,说实在的,以国内现在的研究水平来说做的NN的研究大部分都是用来骗人的。NN的效果是不错但没有想象中的好,只有国外那些高水平的研究机构才能将NN很好地应用到实际中。不过现在NN的研究和AI一样已经进入低潮期了,你如果要研究热门的建议你去研究支持向量机(SVM)这是目前最热的PR和DM算法,不过数学的功底要求相当好。
NN有很多种,BP的经典例子就是XOR问题,离散型Hopfield用在数字识别上很不错,连续型的Hopfield用于优化问题如TSP的效果也很好。还有SOM,ART等大多都是用在PR上的。
SoftWare1999
2003-09-17
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神经网络还有个著名的问题
就是可以解决 异或问题
总之,在模式识别,逻辑推理,专家系统,都很有前途的。
SoftWare1999
2003-09-17
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02年全国数模的DNA识别,就有用神经网络做的优秀论文发表
神经网络很有前途的,如果你想深入研究,关键就是调整算法了
这个到现在好像都没怎么全部解决,收敛太慢
levinjoe
2003-09-16
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这种东西都要看专业论文的,英文好的话可以到国外网站看看,我们老师都是内部讨论,发表论文,很难有具体的好案例!
warton
2003-09-16
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不太懂,不过相信它未来很有前途,这也是国家最重视的科研活动
dawnhorizon
2003-09-16
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模式识别,函数运算等方面都有很大的用途吧.组合优化问题也有用武之地.hopfield就是解决的TSP问题才让它的网络闻名于世的.简单的,可以看看美国大学生数学建模竞赛89年的赛题"蠓虫分类",许多建模书上都有的,可以利用感知器或者BP网络解决,复杂的有数字识别啥的,记得有本书上有,叫matlab与神经网络啥的,利用了BP网络.
Transformer新型
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在机器翻译中的应用
随着深度学习技术的发展,基于
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的机器翻译系统已成为业界的主流系统。本课程将详细讲解Transformer新型
神经网络
及其在机器翻译中的应用,并从工业实践和评测竞赛的角度更全面的展现其
实用
价值。
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神经网络
结构有哪些,各有什么特点
目前经常使用的深度
神经网络
模型主要有卷积
神经网络
(CNN) 、递归
神经网络
(RNN)、深信度网络(DBN) 、深度自动编码器(AutoEncoder) 和生成对抗网络(GAN) 等。递归
神经网络
实际.上包含了两种
神经网络
。一种是循环
神经网络
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神经网络
(Recursive Neural Network),它使用相似的网络结构递归形成更加复杂的深度网络。RNN它们都可以处理有序列的问题,比如时间序列等且RNN有“记忆”能力,可以“模拟”数据间的
一文看懂25个
神经网络
模型
1. 引言在深度学习十分火热的今天,不时会涌现出各种新型的人工
神经网络
,想要实时了解这些新型
神经网络
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神经网络
模型缩写(如:DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些?),就已经让人招架不住了。因此,这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工
神经网络
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人工
神经网络
的应用有哪些?并举例说明
人工
神经网络
最初是为了尝试利用人脑的架构来执行传统算法几乎没有成功的任务。对人类中枢神经系统的观察启发了人工
神经网络
这个概念。在人工
神经网络
中,简单的人工节点,称作神经元(neurons),连接在一起形成一个类似生物
神经网络
的网状结构。人工神经 网络基于一组称为人工神经元的连接单元或节点,它们对生物大脑中的神经元进行松散建模。每个连接,就像生物大脑中的突触一样,可以向其他神经元传输信号。人工神经元接收信号然后对其进行处理,并可以向与其相连的神经元发送信号。连接处的“信号”是一个实数,每个神经元的输出由其输入
深度
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简单介绍,深度
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关于深度
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