神经网络应用

A. 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
机械领域专
自动化机器人（这个属很多，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。

B. 人工神经网络可以解决什么行业问题,怎么解决,有什么效果

人工神经网络可以应用在许多行业,解决各种问题,主要包括:
1. 图像识别:人工神经网络可以用于图像分类、目标检测、语义分割等,广泛应用于自动驾驶、医疗图像举明分析、人脸识别等领域。利用深度学习算法可以实现高精度的图像闷宴识别。
2. 自然语言处理:人工神经网络可用于机器翻译、文本分类、情感分析、语义理解等,应用于聊天机器人、搜索引擎等。采用深度学习方法可以实现上下文理解和词义消歧。
3.预测与决策:人工神经网络可以用于股票预测、商品销量预测、疾病预测、推荐系统等,帮助企业进行数据分析与决策。
4.异常检测:人工神经网络可用于欺诈检测、网络入侵检测、工业质量检测等,通过模型学习大量样本,可以高效识别异常数据。
5.控制与优化:人工神经网络可用于无人车控制、工厂自动化控制、能源供需预测与优化等,实现复杂问题的控制与优化。
人工神经网络主要通过深度学习算法来训练神经网络模型,可以自动学习特征和模式,对样本进行分类或预测。相比传统算法,人工神经网络可以实现更高精度的识别与决策,广泛应用于各行业,获取很好的效果。许多企业已经在关键业务流程中集成人工神经网络,提高生产力与产品体验。
总的来说,人工正罩告神经网络是一个强大的机器学习工具,可以帮助企业利用海量数据进行自动化分类、预测与决策,从而优化运营效率,提高产品智能,取得竞争优势。人工神经网络正在改变许多行业的未来,带来巨大的技术和商业影响。
希望以上解释可以概括人工神经网络在各行业的应用与效果。

C. 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

D. 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），然后利用这裂携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指手集在一个范畴之内。
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肆逗伏，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。

E. 循环神经网络（RNN）的应用

循环神经网络（RNN）是目前深度学习最有前景的工具之一，它解决了传统神经网络不能共享从数据中共享位置的特征的问题。目前，RNN已经枝胡禅有了不少有意思的应用：

语音识别 ：输入的语音数据，生成相应的语音文本信息。比如微信的语音转文字功能。

机器翻译 ：不同语言之间的相互转换。像有道翻译、腾讯翻译官等。最近微软据说实现了中翻英媲美人类的水平

音乐生成 ：使用RNN网络生成音乐，一般会用到RNN中的LSTM算法（该算法可以解决RNN网络中相距较远的节点梯度消失的问题）。下面这个github项目实现了jazz音乐的生成。
deepjazz

文本生成 ：利用RNN亦可以生成某种风格的文字。有兴趣的可以看一下一下两个github项目
numpy实现字符层面的文本生成器
keras实现特定作家风格的文本

情感分类 ：输入文本或者语音的评论数据，输出相应的打分数据。

DNA序列分猛尘析 ：输入的DNA序列，输出蛋白质表达的子序列。

视频行为识别 ：识别输入的视频帧序列中的人物行为做谨。

实体名字识别 ：从文本中识别实体的名字。

F. 神经网络算法的优势与应用

人工神经网络（ANN）以大脑处理机制作为基础，开发用于建立复杂模式和预测问题的算法。

首先了解大脑如没烂何处理信息：
在大脑中，有数亿个神经元细胞，以电信号的形式处理信息。外部信息或者刺激被神经元的树突接收，在神经元细胞体中处理，转化成输出并通过轴突,传递到下一个神经元。下一个神经元可以选择接受它或拒绝它，这取决于信号的强度。

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现在，让我们尝试了解 ANN 如何工作：

这里， $w_1$ ， $w_2$ ， $w_3$ 给出输入信号的强度

从上面可以看出，ANN 是一个非常简单的表示大脑神经元如何工作的结构。

为了使事情变得更清晰，用一个简单的例子来理解 ANN：一家银行想评估是否批准贷款申请给客户，所以，它想预测一个客户是否有可能违约贷款。它有如下数据：

所以，必须预测列 X。更接近 1 的预测值表明客户更可能违约。

基于如下例子的神经元结构，镇闭尝试创建人枯旅漏造神经网络结构：

通常，上述示例中的简单 ANN 结构可以是：

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ANN 有一些关键优势，使它们最适合某些问题和情况：

ANN 是具有广泛应用的强大的模型。以上列举了几个突出的例子，但它们在医药、安全、银行、金融、政府、农业和国防等领域有着广泛的应用。

G. 人工神经网络的应用分析

经过几十年的发展，神经网络理论在模式识别、自动控制、信号处理、辅助决策、人工智能等众多研究领域取得了广泛的成功。下面介绍神经网络在一些领域中的应用现状。 在处理许多问题中，信息来源既不完整，又包含假象，决策规则有时相互矛盾，有时无章可循，这给传统的信息处理方式带来了很大的困难，而神经网络却能很好的处理这些问题，并给出合理的识别与判断。
1.信息处理
现代信息处理要解决的问题是很复杂的，人工神经网络具有模仿或代替与人的思维有关的功能， 可以实现自动诊断、问题求解，解决传统方法所不能或难以解决的问题。人工神经网络系统具有很高的容错性、鲁棒性及自组织性，即使连接线遭到很高程度的破坏， 它仍能处在优化工作状态，这点在军事系统电子设备中得到广泛的应用。现有的智能信息系统有智能仪器、自动跟踪监测仪器系统、自动控制制导系统、自动故障诊断和报警系统等。
2. 模式识别
模式识别是对表征事物或现象的各种形式的信息进行处理和分析，来对事物或现象进行描述、辨认、分类和解释的过程。该技术以贝叶斯概率论和申农的信息论为理论基础，对信息的处理过程更接近人类大脑的逻辑思维过程。现在有两种基本的模式识别方法，即统计模式识别方法和结构模式识别方法。人工神经网络是模式识别中的常用方法，近年来发展起来的人工神经网络模式的识别方法逐渐取代传统的模式识别方法。经过多年的研究和发展，模式识别已成为当前比较先进的技术，被广泛应用到文字识别、语音识别、指纹识别、遥感图像识别、人脸识别、手写体字符的识别、工业故障检测、精确制导等方面。 由于人体和疾病的复杂性、不可预测性，在生物信号与信息的表现形式上、变化规律（自身变化与医学干预后变化）上，对其进行检测与信号表达，获取的数据及信息的分析、决策等诸多方面都存在非常复杂的非线性联系，适合人工神经网络的应用。目前的研究几乎涉及从基础医学到临床医学的各个方面，主要应用在生物信号的检测与自动分析，医学专家系统等。
1. 生物信号的检测与分析
大部分医学检测设备都是以连续波形的方式输出数据的，这些波形是诊断的依据。人工神经网络是由大量的简单处理单元连接而成的自适应动力学系统， 具有巨量并行性，分布式存贮，自适应学习的自组织等功能，可以用它来解决生物医学信号分析处理中常规法难以解决或无法解决的问题。神经网络在生物医学信号检测与处理中的应用主要集中在对脑电信号的分析，听觉诱发电位信号的提取、肌电和胃肠电等信号的识别，心电信号的压缩，医学图像的识别和处理等。
2. 医学专家系统
传统的专家系统，是把专家的经验和知识以规则的形式存储在计算机中，建立知识库，用逻辑推理的方式进行医疗诊断。但是在实际应用中，随着数据库规模的增大，将导致知识“爆炸”，在知识获取途径中也存在“瓶颈”问题，致使工作效率很低。以非线性并行处理为基础的神经网络为专家系统的研究指明了新的发展方向， 解决了专家系统的以上问题，并提高了知识的推理、自组织、自学习能力，从而神经网络在医学专家系统中得到广泛的应用和发展。在麻醉与危重医学等相关领域的研究中，涉及到多生理变量的分析与预测，在临床数据中存在着一些尚未发现或无确切证据的关系与现象，信号的处理，干扰信号的自动区分检测，各种临床状况的预测等，都可以应用到人工神经网络技术。 1. 市场价格预测
对商品价格变动的分析，可归结为对影响市场供求关系的诸多因素的综合分析。传统的统计经济学方法因其固有的局限性，难以对价格变动做出科学的预测，而人工神经网络容易处理不完整的、模糊不确定或规律性不明显的数据，所以用人工神经网络进行价格预测是有着传统方法无法相比的优势。从市场价格的确定机制出发，依据影响商品价格的家庭户数、人均可支配收入、贷款利率、城市化水平等复杂、多变的因素，建立较为准确可靠的模型。该模型可以对商品价格的变动趋势进行科学预测，并得到准确客观的评价结果。
2. 风险评估
风险是指在从事某项特定活动的过程中，因其存在的不确定性而产生的经济或财务的损失、自然破坏或损伤的可能性。防范风险的最佳办法就是事先对风险做出科学的预测和评估。应用人工神经网络的预测思想是根据具体现实的风险来源， 构造出适合实际情况的信用风险模型的结构和算法，得到风险评价系数，然后确定实际问题的解决方案。利用该模型进行实证分析能够弥补主观评估的不足，可以取得满意效果。 从神经网络模型的形成开始，它就与心理学就有着密不可分的联系。神经网络抽象于神经元的信息处理功能，神经网络的训练则反映了感觉、记忆、学习等认知过程。人们通过不断地研究， 变化着人工神经网络的结构模型和学习规则，从不同角度探讨着神经网络的认知功能，为其在心理学的研究中奠定了坚实的基础。近年来，人工神经网络模型已经成为探讨社会认知、记忆、学习等高级心理过程机制的不可或缺的工具。人工神经网络模型还可以对脑损伤病人的认知缺陷进行研究，对传统的认知定位机制提出了挑战。
虽然人工神经网络已经取得了一定的进步，但是还存在许多缺陷，例如：应用的面不够宽阔、结果不够精确；现有模型算法的训练速度不够高；算法的集成度不够高；同时我们希望在理论上寻找新的突破点， 建立新的通用模型和算法。需进一步对生物神经元系统进行研究，不断丰富人们对人脑神经的认识。

H. 神经网络在图像识别中有哪些应用

卷积神经网络有以下几种应用可供研究：

1、基于卷积网络的形状识别

物体的形状是人的视觉系统分析和识别物体的基础，几何形状是物体的本质特征的表现，并具有平移、缩放和旋转不变等特点，所以在模式识别领域，对于形状的分析和识别具有十分重要的意义，而二维图像作为三维图像的特例以及组成部分，因此二维图像的识别是三维图像识别的基础。

2、基于卷积网络的人脸检测

卷槐桥积神经网络与传统的人脸检测方法不同，它是通过直接作用于输陪简入样本，用样本来训练网络并最终实现检测任务的。它是非参数型的人脸检测方法，可以省去传统方法中建模、参数估计以及参数检验、重建模型等的一系列复杂过程。本文针对图像中任意大小、位置、姿势、方向、肤色、面部表情和光照条件的人脸。

3、文字识别系统

在经典的模式识别中，一般是事先提取特征。提取诸多特征后，要对这些特征进行相关性分析，找到最能代表字符的特征，去掉对分类无关和自相关的特征。然而，这些特征的提取太过依赖人的经验和主观意识，提取到的特征的不同对分类性能影响很大，甚至提取的特征的顺序也芦明裤会影响最后的分类性能。同时，图像预处理的好坏也会影响到提取的特征。

I. 什么是神经网络，举例说明神经网络的应用

我想这可能是你想要的神经网络吧！

什么是神经网络：
人工神经网络（ 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。

神经网络的应用：

应用
在网络模型与算法研究的基础上，利用人工神经网络组成实际的应用系统，例如，完成某种信号处理或模式识别的功能、构作专家系统、制成机器人、复杂系统控制等等。
纵观当代新兴科学技术的发展历史，人类在征服宇宙空间、基本粒子，生命起源等科学技术领域的进程中历经了崎岖不平的道路。我们也会看到，探索人脑功能和神经网络的研究将伴随着重重困难的克服而日新月异。

神经网络的研究内容相当广泛，反映了多学科交叉技术领域的特点。主要的研究工作集中在以下几个方面：
生物原型
从生理学、心理学、解剖学、脑科学、病理学等方面研究神经细胞、神经网络、神经系统的生物原型结构及其功能机理。
建立模型
根据生物原型的研究，建立神经元、神经网络的理论模型。其中包括概念模型、知识模型、物理化学模型、数学模型等。
算法
在理论模型研究的基础上构作具体的神经网络模型，以实现计算机模拟或准备制作硬件，包括网络学习算法的研究。这方面的工作也称为技术模型研究。
神经网络用到的算法就是向量乘法，并且广泛采用符号函数及其各种逼近。并行、容错、可以硬件实现以及自我学习特性，是神经网络的几个基本优点，也是神经网络计算方法与传统方法的区别所在。