神經網絡有哪些工作？神經網絡在信息、醫(yī)學、經濟、控制、交通、心理學都有應用，可以從這些方面去尋找。人工神經網絡的主要用途？人臉識別：人臉識別需要將一張圖像與保存的人臉數據庫進行比對，以識別輸入圖片中的

神經網絡有哪些工作？

神經網絡在信息、醫(yī)學、經濟、控制、交通、心理學都有應用，可以從這些方面去尋找。

人工神經網絡的主要用途？

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

2)命名實體識別(NER):命名實體識別的主要任務是對命名實體進行分類(如Ram、Google、India等。)根據預定義的類別(如人員、組織、地點、時間、日期等)進行分類。).目前，已經產生了許多NER系統(tǒng)，其中神經網絡是最好的一種。

3)語音識別：廣泛應用于家庭自動化、手機、虛擬輔助、無人干預計算、視頻游戲等領域。神經網絡在這方面應用廣泛。

4)簽名驗證：簽名驗證技術是非視覺技術。對于這種應用，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網絡算法來訓練神經網絡。經過訓練的神經網絡可以在驗證階段辨別簽名的真實性。

5)語義檢測：語義檢測確定兩個句子的意思是否相同。這個任務對于問答系統(tǒng)尤其重要，因為同一個問題有很多種提問方式。

bp神經網絡的應用？

Bp神經網絡是1986年由Rumelhart和McCelland為首的一批科學家提出的。它是用誤差反向傳播算法訓練的多層前饋網絡，是目前應用最廣泛的神經網絡模型之一。

Bp神經網絡可以學習和存儲大量的輸入輸出模式之間的映射關系，而不需要事先揭示描述這種映射關系的數學方程。

bp神經網絡的學習規(guī)則是利用最速下降法，通過反向傳播不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡的誤差平方和最小。

bp神經網絡模型的拓撲結構包括輸入層、隱含層和輸出層。

神經網絡的數學方法與應用？

臉書建立了第一個能夠使用符號推理來解決高級數學方程的人工智能系統(tǒng)。通過開發(fā)一種將復雜的數學表達式表達為語言的新方法，然后將解決方案視為序列到序列神經網絡的翻譯問題，我們建立了一個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)計算系統(tǒng)的系統(tǒng)。

此前，這類問題被認為是深度學習模型無法解決的，因為求解復雜方程需要的是精度而不是近似。神經網絡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。解復雜方程還需要處理符號數據的能力，比如方程b-4ac=7中的字母。這樣的變量不能直接加、乘、除，神經網絡僅通過使用傳統(tǒng)的模式匹配或統(tǒng)計分析，局限于極其簡單的數學問題。

我們的解決方案是一種全新的方式，將復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，并通過訓練模型將問題轉化為實質上的解決方案。要實現這種方法，需要開發(fā)一種方法，將現有的數學表達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)模訓練數據集。

當數以千計的未知表達式出現時(這些方程不是訓練數據的一部分)，我們的模型表現出比傳統(tǒng)的代數方程求解軟件，如Maple、Mathematica和Matlab更快的速度和更高的精度。這項工作不僅表明深度學習可以用于符號推理，還表明神經網絡具有解決各種任務的潛力，包括與模式識別無關的任務。我們將分享我們的方法和生成相似訓練集的方法的細節(jié)。