❶ 請問神經網路中標准數據集怎樣理解，有什麼作用，怎樣得到的。謝謝
標准數據集是神經網路的訓練基礎。訓練就相當於條件反射中的條件，是已知的條件。來源是「經驗」，是已知的映射組，當在神經網路中載入標准數據集後，神經網路隨機生成一組矩陣，用矩陣處理標准集中的輸入集後，用所得結果與標准輸出集比較，將誤差提出後根據誤差，向減少誤差的方向修改矩陣組，然後重復多次以後，誤差減小到一定程度，標准輸入集輸入網路後能得到標准輸出集，訓練完成。這個矩陣組就是神經網路模型。神經網路就是用電腦在標准數據集上總結經驗，來對新的輸入進行映射
❷ 神經網路輸入層可以用哪些數據
可以處理多維數據，常見地，一維卷積神經網路的輸入層接收一維或二維數組，其中一維數組通常為時間或頻譜采樣；二維數組可能包含多個通道；二維卷積神經網路的輸入層接收二維或三維數組；三維卷積神經網路的輸入層接收四維數組 。由於卷積神經網路在計算機視覺領域有廣泛應用，因此許多研究在介紹其結構時預先假設了三維輸入數據，即平面上的二維像素點和RGB通道。
❸ 神經網路能幹什麼
神經網路利用現有的數據找出輸入與輸出之間得權值關系（近似），然後利用這樣的權值關系進行模擬，例如輸入一組數據模擬出輸出結果，當然你的輸入要和訓練時採用的數據集在一個范疇之內。
例如預報天氣：
溫度 濕度 氣壓等作為輸入 天氣情況作為輸出
利用歷史得輸入輸出關系訓練出神經網路，然後利用這樣的神經網路輸入今天的溫度 濕度 氣壓等 得出即將得天氣情況
當然這樣的例子不夠精確，但是神經網路得典型應用了。
❹ 神經網路到底能幹什麼
神經網路利用現有的數據找出輸入與輸出之間得權值關系（近似），然後利用這樣的權值關系進行模擬，例如輸入一組數據模擬出輸出結果，當然你的輸入要和訓練時採用的數據集在一個范疇之內。例如預報天氣：溫度 濕度 氣壓等作為輸入 天氣情況作為輸出利用歷史得輸入輸出關系訓練出神經網路，然後利用這樣的神經網路輸入今天的溫度 濕度 氣壓等 得出即將得天氣情況當然這樣的例子不夠精確，但是神經網路得典型應用了。希望採納！
❺ 神經網路的應用領域有哪些
醫學領域
通過建立神經網路使檢測儀器自動判斷腫瘤為良性還是惡性
機械領域
自動化機器人（這個很多，大多都是試驗應用，控制機器人自我學習）
自動駕駛汽車，通過安裝攝像頭，讓計算機學習人類在各種路段（轉彎，堵車，下坡，上坡）的駕駛動作（轉向，剎車，減速，加速），從而達到自動駕駛。
❻ 我研究BP神經網路，想問下插做數據如何用，起到什麼作用，求詳解
多看看文獻吧神經網路可以用作分類、聚類、預測等。神經網路需要有一定量的歷史數據，通過歷史數據的訓練，網路可以學習到數據中隱含的知識。在你的問題中，首先要找到某些問題的一些特徵，以及對應的評價數據，用這些數據來訓練神經網路。 雖然BP網路得到了廣泛的應用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下幾個方面的問題。 首先，由於學習速率是固定的，因此網路的收斂速度慢，需要較長的訓練時間。對於一些復雜問題，BP演算法需要的訓練時間可能非常長，這主要是由於學習速率太小造成的，可採用變化的學習速率或自適應的學習速率加以改進。 其次，BP演算法可以使權值收斂到某個值，但並不保證其為誤差平面的全局最小值，這是因為採用梯度下降法可能產生一個局部最小值。對於這個問題，可以採用附加動量法來解決。 再次，網路隱含層的層數和單元數的選擇尚無理論上的指導，一般是根據經驗或者通過反復實驗確定。因此，網路往往存在很大的冗餘性，在一定程度上也增加了網路學習的負擔。 最後，網路的學習和記憶具有不穩定性。也就是說，如果增加了學習樣本，訓練好的網路就需要從頭開始訓練，對於以前的權值和閾值是沒有記憶的。但是可以將預測、分類或聚類做的比較好的權值保存。
❼ 神經網路計算機有哪些用途
許多新型的電子計算機不僅擁有高速的計算功能，而且還能模擬人腦的某些思維活動，就是說，擁有某些智能化的功能。然而，如果嚴格地來鑒定一下，它們離真正的人腦思維功能實在差得太遠了，而且有許多本質的差異。主要表現在人腦擁有高度的自我學習和聯想創造的能力，以及更為高級的尋找最優方案和各種理性的、情感的功能。
目前一種稱之為神經網路計算機的新型電腦已經製造出來了。
它能像人腦那樣進行判斷和預測。它不需要輸入程序，可以直觀地作出答案，也就是說它「看」到什麼就能自行作出反應。它能同時接收幾種信號並進行處理，而不像目前已有的計算機那樣一次只能輸入一個信號。
譬如，它能區別出一個簽名的真偽。它不是憑簽名的圖形是否相像來判斷的，而是根據本人在簽名時筆尖上的壓力隨時間的變化以及移動速度來判斷的。神經網路計算機目前主要的用途是識別各種極細微的變化和趨熱，並發出信號。已經有人用它來控制熱核聚變反應，監督機器的運行，甚至用來挑選蘋果和預測股市行情。
❽ 人工神經網路可以解決哪些問題
信息領域中的應用：信息處理、模式識別、數據壓縮等。
自動化領域：系統辨識、神經控制器、智能檢測等。
工程領域：汽車工程、軍事工程、化學工程、水利工程等。
在醫學中的應用：生物信號的檢測與分析、生物活性研究、醫學專家系統等。
經濟領域的應用：市場價格預測、風險評估等。
此外還有很多應用，比如交通領域的應用，心理學領域的應用等等。神經網路的應用領域是非常廣的。
❾ 神經網路原理及應用
神經網路原理及應用
1. 什麼是神經網路？
神經網路是一種模擬動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
人類的神經網路
2. 神經網路基礎知識
構成：大量簡單的基礎元件——神經元相互連接
工作原理：模擬生物的神經處理信息的方式
功能：進行信息的並行處理和非線性轉化
特點：比較輕松地實現非線性映射過程，具有大規模的計算能力
神經網路的本質：
神經網路的本質就是利用計算機語言模擬人類大腦做決定的過程。
3. 生物神經元結構
4. 神經元結構模型
xj為輸入信號，θi為閾值，wij表示與神經元連接的權值，yi表示輸出值
判斷xjwij是否大於閾值θi
5. 什麼是閾值？
臨界值。
神經網路是模仿大腦的神經元，當外界刺激達到一定的閾值時，神經元才會受刺激，影響下一個神經元。
6. 幾種代表性的網路模型
單層前向神經網路——線性網路
階躍網路
多層前向神經網路（反推學習規則即BP神經網路）
Elman網路、Hopfield網路、雙向聯想記憶網路、自組織競爭網路等等
7. 神經網路能幹什麼？
運用這些網路模型可實現函數逼近、數據聚類、模式分類、優化計算等功能。因此，神經網路廣泛應用於人工智慧、自動控制、機器人、統計學等領域的信息處理中。雖然神經網路的應用很廣，但是在具體的使用過程中到底應當選擇哪種網路結構比較合適是值得考慮的。這就需要我們對各種神經網路結構有一個較全面的認識。
8. 神經網路應用
❿ 神經網路到底有什麼作用，具體是用來干什麼的
神經網路（Artificial Neural Networks，簡寫為ANNs）也簡稱為神經網路（NNs）或稱作連接模型（Connection Model），它是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。
神經網路可以用於模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。