❶ 请问神经网络中标准数据集怎样理解，有什么作用，怎样得到的。谢谢
标准数据集是神经网络的训练基础。训练就相当于条件反射中的条件，是已知的条件。来源是“经验”，是已知的映射组，当在神经网络中载入标准数据集后，神经网络随机生成一组矩阵，用矩阵处理标准集中的输入集后，用所得结果与标准输出集比较，将误差提出后根据误差，向减少误差的方向修改矩阵组，然后重复多次以后，误差减小到一定程度，标准输入集输入网络后能得到标准输出集，训练完成。这个矩阵组就是神经网络模型。神经网络就是用电脑在标准数据集上总结经验，来对新的输入进行映射
❷ 神经网络输入层可以用哪些数据
可以处理多维数据，常见地，一维卷积神经网络的输入层接收一维或二维数组，其中一维数组通常为时间或频谱采样；二维数组可能包含多个通道；二维卷积神经网络的输入层接收二维或三维数组；三维卷积神经网络的输入层接收四维数组 。由于卷积神经网络在计算机视觉领域有广泛应用，因此许多研究在介绍其结构时预先假设了三维输入数据，即平面上的二维像素点和RGB通道。
❸ 神经网络能干什么
神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系（近似），然后利用这样的权值关系进行仿真，例如输入一组数据仿真出输出结果，当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。
例如预报天气：
温度 湿度 气压等作为输入 天气情况作为输出
利用历史得输入输出关系训练出神经网络，然后利用这样的神经网络输入今天的温度 湿度 气压等 得出即将得天气情况
当然这样的例子不够精确，但是神经网络得典型应用了。
❹ 神经网络到底能干什么
神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系（近似），然后利用这样的权值关系进行仿真，例如输入一组数据仿真出输出结果，当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。例如预报天气：温度 湿度 气压等作为输入 天气情况作为输出利用历史得输入输出关系训练出神经网络，然后利用这样的神经网络输入今天的温度 湿度 气压等 得出即将得天气情况当然这样的例子不够精确，但是神经网络得典型应用了。希望采纳！
❺ 神经网络的应用领域有哪些
医学领域
通过建立神经网络使检测仪器自动判断肿瘤为良性还是恶性
机械领域
自动化机器人（这个很多，大多都是试验应用，控制机器人自我学习）
自动驾驶汽车，通过安装摄像头，让计算机学习人类在各种路段（转弯，堵车，下坡，上坡）的驾驶动作（转向，刹车，减速，加速），从而达到自动驾驶。
❻ 我研究BP神经网络，想问下插做数据如何用，起到什么作用，求详解
多看看文献吧神经网络可以用作分类、聚类、预测等。神经网络需要有一定量的历史数据，通过历史数据的训练，网络可以学习到数据中隐含的知识。在你的问题中，首先要找到某些问题的一些特征，以及对应的评价数据，用这些数据来训练神经网络。 虽然BP网络得到了广泛的应用，但自身也存在一些缺陷和不足，主要包括以下几个方面的问题。 首先，由于学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。 其次，BP算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。 再次，网络隐含层的层数和单元数的选择尚无理论上的指导，一般是根据经验或者通过反复实验确定。因此，网络往往存在很大的冗余性，在一定程度上也增加了网络学习的负担。 最后，网络的学习和记忆具有不稳定性。也就是说，如果增加了学习样本，训练好的网络就需要从头开始训练，对于以前的权值和阈值是没有记忆的。但是可以将预测、分类或聚类做的比较好的权值保存。
❼ 神经网络计算机有哪些用途
许多新型的电子计算机不仅拥有高速的计算功能，而且还能模拟人脑的某些思维活动，就是说，拥有某些智能化的功能。然而，如果严格地来鉴定一下，它们离真正的人脑思维功能实在差得太远了，而且有许多本质的差异。主要表现在人脑拥有高度的自我学习和联想创造的能力，以及更为高级的寻找最优方案和各种理性的、情感的功能。
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。它不是凭签名的图形是否相像来判断的，而是根据本人在签名时笔尖上的压力随时间的变化以及移动速度来判断的。神经网络计算机目前主要的用途是识别各种极细微的变化和趋热，并发出信号。已经有人用它来控制热核聚变反应，监督机器的运行，甚至用来挑选苹果和预测股市行情。
❽ 人工神经网络可以解决哪些问题
信息领域中的应用：信息处理、模式识别、数据压缩等。
自动化领域：系统辨识、神经控制器、智能检测等。
工程领域：汽车工程、军事工程、化学工程、水利工程等。
在医学中的应用：生物信号的检测与分析、生物活性研究、医学专家系统等。
经济领域的应用：市场价格预测、风险评估等。
此外还有很多应用，比如交通领域的应用，心理学领域的应用等等。神经网络的应用领域是非常广的。
❾ 神经网络原理及应用
神经网络原理及应用
1. 什么是神经网络？
神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人类的神经网络
2. 神经网络基础知识
构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接
工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式
功能：进行信息的并行处理和非线性转化
特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力
神经网络的本质：
神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。
3. 生物神经元结构
4. 神经元结构模型
xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值
判断xjwij是否大于阈值θi
5. 什么是阈值？
临界值。
神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阈值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。
6. 几种代表性的网络模型
单层前向神经网络——线性网络
阶跃网络
多层前向神经网络（反推学习规则即BP神经网络）
Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等
7. 神经网络能干什么？
运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。虽然神经网络的应用很广，但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。
8. 神经网络应用
❿ 神经网络到底有什么作用，具体是用来干什么的
神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。