神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些工作？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)、控制、交通、心理學(xué)都有應(yīng)用，可以從這些方面去尋找。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要用途？人臉識別：人臉識別需要將一張圖像與保存的人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，以識別輸入圖片中的

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有哪些工作？

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在信息、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)、控制、交通、心理學(xué)都有應(yīng)用，可以從這些方面去尋找。

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要用途？

人臉識別：人臉識別需要將一張圖像與保存的人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行比對，以識別輸入圖片中的人。人臉檢測機(jī)制包括將圖像分為兩部分：一部分包含目標(biāo)(人臉)，另一部分提供背景。

2)命名實(shí)體識別(NER):命名實(shí)體識別的主要任務(wù)是對命名實(shí)體進(jìn)行分類(如Ram、Google、India等。)根據(jù)預(yù)定義的類別(如人員、組織、地點(diǎn)、時(shí)間、日期等)進(jìn)行分類。).目前，已經(jīng)產(chǎn)生了許多NER系統(tǒng)，其中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最好的一種。

3)語音識別：廣泛應(yīng)用于家庭自動(dòng)化、手機(jī)、虛擬輔助、無人干預(yù)計(jì)算、視頻游戲等領(lǐng)域。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這方面應(yīng)用廣泛。

4)簽名驗(yàn)證：簽名驗(yàn)證技術(shù)是非視覺技術(shù)。對于這種應(yīng)用，我們必須首先提取簽名特征，或幾何特征集。利用這些特征集，我們必須使用有效的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。經(jīng)過訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以在驗(yàn)證階段辨別簽名的真實(shí)性。

5)語義檢測：語義檢測確定兩個(gè)句子的意思是否相同。這個(gè)任務(wù)對于問答系統(tǒng)尤其重要，因?yàn)橥粋€(gè)問題有很多種提問方式。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用？

Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是1986年由Rumelhart和McCelland為首的一批科學(xué)家提出的。它是用誤差反向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋網(wǎng)絡(luò)，是目前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型之一。

Bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學(xué)習(xí)和存儲大量的輸入輸出模式之間的映射關(guān)系，而不需要事先揭示描述這種映射關(guān)系的數(shù)學(xué)方程。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)規(guī)則是利用最速下降法，通過反向傳播不斷調(diào)整網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值，使網(wǎng)絡(luò)的誤差平方和最小。

bp神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)包括輸入層、隱含層和輸出層。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)方法與應(yīng)用？

臉書建立了第一個(gè)能夠使用符號推理來解決高級數(shù)學(xué)方程的人工智能系統(tǒng)。通過開發(fā)一種將復(fù)雜的數(shù)學(xué)表達(dá)式表達(dá)為語言的新方法，然后將解決方案視為序列到序列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的翻譯問題，我們建立了一個(gè)在解決積分問題和一階和二階微分方程方面優(yōu)于傳統(tǒng)計(jì)算系統(tǒng)的系統(tǒng)。

此前，這類問題被認(rèn)為是深度學(xué)習(xí)模型無法解決的，因?yàn)榍蠼鈴?fù)雜方程需要的是精度而不是近似。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長通過近似獲得成功，例如，識別特定模式的像素很可能是一只狗的圖片，或者一種語言的句子特征與另一種語言的句子特征相匹配。解復(fù)雜方程還需要處理符號數(shù)據(jù)的能力，比如方程b-4ac=7中的字母。這樣的變量不能直接加、乘、除，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)僅通過使用傳統(tǒng)的模式匹配或統(tǒng)計(jì)分析，局限于極其簡單的數(shù)學(xué)問題。

我們的解決方案是一種全新的方式，將復(fù)雜的方程作為語言中的句子來處理。這使我們能夠充分利用在NMT已被證明有效的技術(shù)，并通過訓(xùn)練模型將問題轉(zhuǎn)化為實(shí)質(zhì)上的解決方案。要實(shí)現(xiàn)這種方法，需要開發(fā)一種方法，將現(xiàn)有的數(shù)學(xué)表達(dá)式分解成相似的語言語法，生成超過100M對方程和解的大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。

當(dāng)數(shù)以千計(jì)的未知表達(dá)式出現(xiàn)時(shí)(這些方程不是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的一部分)，我們的模型表現(xiàn)出比傳統(tǒng)的代數(shù)方程求解軟件，如Maple、Mathematica和Matlab更快的速度和更高的精度。這項(xiàng)工作不僅表明深度學(xué)習(xí)可以用于符號推理，還表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有解決各種任務(wù)的潛力，包括與模式識別無關(guān)的任務(wù)。我們將分享我們的方法和生成相似訓(xùn)練集的方法的細(xì)節(jié)。