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计算机神经网络系统
神经网络计算机
有哪些特点?
答:
神经网络计算机
有着许多特点:第一,有着极强的自学能力。人们利用神经网络计算机的自学特点,可以方便地“教”会它认读自然语言文字。第二,神经元网络计算机的“智能”好像是自发产生的,不是严格设计出来的,这是各个神经元所做的简单事情集合起来的结果。这一点同人的大脑的工作原理极相似。第三,神经...
代号syn(
神经网络
协同处理
系统
)
答:
SYN是一种基于分布式计算的
神经网络
协同处理
系统
。它通过将神经网络的训练任务分配给多台
计算机
进行并行处理,大大缩短了训练时间。同时,SYN还利用了神经网络的分层结构,将不同层次的计算任务分配给不同的计算节点,实现了更加高效的计算。SYN的操作步骤 SYN的操作步骤如下:1.数据预处理:将原始数据进行...
什么是
神经网络计算机
?
答:
神经网络计算机
具有模仿人的大脑判断能力和适应能力,可并行处理多种数据功能的神经网络计算机,可以判断对象的性质与状态,并能采取相应的行动,而且可同时并行处理实时变化的大量数据,并引出结论。以往的信息处理
系统
只能处理条理清晰、经络分明的数据。而人的大脑却具有能处理支离破碎、含糊不清信息的灵活性...
什么是
神经网络计算机
?
答:
神经网络计算机
就是通过人工神经网络,模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的计算机。它可以判断对象的性质与状态,并能采取相应的行动,而且可同时并行处理实时变化的大量数据,并引出结论。生物的神经网络是通过树突和轴突连接起来的神经元的网络。神经信号在神经元之间传递,帮助人产生思...
神经网络计算机
有哪些用途?
答:
目前一种称之为
神经网络计算机
的新型电脑已经制造出来了。它能像人脑那样进行判断和预测。它不需要输入程序,可以直观地作出答案,也就是说它“看”到什么就能自行作出反应。它能同时接收几种信号并进行处理,而不像目前已有的计算机那样一次只能输入一个信号。譬如,它能区别出一个签名的真伪。它不是凭...
神经网络计算机
的发展历程
答:
与此同时,
神经网络
在解决“推销员旅行”问题、语音识别、音乐片断的学习创作、英语智能读音
系统
等方面,都取得了令人鼓舞的结果。因此人工神经网络的研究热潮在80年代初期又重新兴起,成为多学科共同关注的跨学科新领域。不同学科研究神经网络的方法虽不尽相同,但目的都是为了探索大脑智能的机制和实现智能...
神经网络计算机
应用领域
答:
计算机
视觉:
神经网络
在计算机视觉领域的应用已经非常成熟,例如人脸识别、物体检测、图像生成等。自然语言处理:神经网络在自然语言处理领域的应用也非常广泛,例如语音识别、机器翻译、情感分析等。推荐
系统
:神经网络在推荐系统中的应用也非常广泛,例如电商推荐、音乐推荐等。控制系统:神经网络在控制系统中的...
神经网络
算法原理
答:
经过大量样本进入
网络系统
学习训练之后,连接输入信号与神经元之间的权值达到稳定并可最大限度地符合已经经过训练的学习样本。在被确认网络结构的合理性和学习效果的高精度之后,将待预测样本输入参数代入网络,达到参数预测的目的。4.2.2 反向传播算法(BP法)发展到目前为止,
神经网络
模型不下十几种,如...
神经网络计算机
的面临新问题
答:
神经网络
计算机 神经网络
的整体性能与网络中的神经元数有密切关系。虽然光学互连的高度并行性在原则上提供了实现大规模神经网络的可能性,但随着神经元数目的增加,互连数将会按平方律增加。在
系统
尺寸一定的条件下,神经元数必然受到空间带宽积、衍射和畸变的限制。因此大规模神经网络的实现将对光学设计、...
神经网络
模型-27种神经网络模型们的简介
答:
这种想法来自于人脑,这些
神经网络
被广泛的应用于
计算机
视觉,语音识别
系统
,但目前还没有重大突破。 【22】Extreme Learning Machine (ELM) 极端学习机 【22】ELM 极端学习机 极端学习机(ELM)是通过产生稀疏的随机连接的隐藏层来减少FF网络背后的复杂性。它们需要用到更少计算机的能量,实际的效率很大程度上取决于任务...
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