1. 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。
2. 神经网络算法可以解决的问题有哪些
人工神经网络（Artificial Neural Networks，ANN）系统是 20 世纪 40 年代后出现的。它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成，具有大规模并行处理、分布式信 息存储、良好的自组织自学习能力等特点。BP（Back Propagation）算法又称为误差 反向传播算法，是人工神经网络中的一种监督式的学习算法。BP 神经网络算法在理 论上可以逼近任意函数，基本的结构由非线性变化单元组成，具有很强的非线性映射能力。而且网络的中间层数、各层的处理单元数及网络的学习系数等参数可根据具体情况设定，灵活性很大，在优化、信号处理与模式识别、智能控制、故障诊断等许 多领域都有着广泛的应用前景。
工作原理
人工神经元的研究起源于脑神经元学说。19世纪末，在生物、生理学领域，Waldeger等人创建了神经元学说。人们认识到复杂的神经系统是由数目繁多的神经元组合而成。大脑皮层包括有100亿个以上的神经元，每立方毫米约有数万个，它们互相联结形成神经网络，通过感觉器官和神经接受来自身体内外的各种信息，传递至中枢神经系统内，经过对信息的分析和综合，再通过运动神经发出控制信息，以此来实现机体与内外环境的联系，协调全身的各种机能活动。
神经元也和其他类型的细胞一样，包括有细胞膜、细胞质和细胞核。但是神经细胞的形态比较特殊，具有许多突起，因此又分为细胞体、轴突和树突三部分。细胞体内有细胞核，突起的作用是传递信息。树突是作为引入输入信号的突起，而轴突是作为输出端的突起，它只有一个。
树突是细胞体的延伸部分，它由细胞体发出后逐渐变细，全长各部位都可与其他神经元的轴突末梢相互联系，形成所谓“突触”。在突触处两神经元并未连通，它只是发生信息传递功能的结合部，联系界面之间间隙约为（15～50)×10米。突触可分为兴奋性与抑制性两种类型，它相应于神经元之间耦合的极性。每个神经元的突触数目正常，最高可达10个。各神经元之间的连接强度和极性有所不同，并且都可调整、基于这一特性，人脑具有存储信息的功能。利用大量神经元相互联接组成人工神经网络可显示出人的大脑的某些特征。
人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。
人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。
与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。
人工神经网络首先要以一定的学习准则进行学习，然后才能工作。现以人工神经网络对于写“A”、“B”两个字母的识别为例进行说明，规定当“A”输入网络时，应该输出“1”，而当输入为“B”时，输出为“0”。
所以网络学习的准则应该是：如果网络作出错误的的判决，则通过网络的学习，应使得网络减少下次犯同样错误的可能性。首先，给网络的各连接权值赋予(0，1)区间内的随机值，将“A”所对应的图象模式输入给网络，网络将输入模式加权求和、与门限比较、再进行非线性运算，得到网络的输出。在此情况下，网络输出为“1”和“0”的概率各为50%，也就是说是完全随机的。这时如果输出为“1”(结果正确)，则使连接权值增大，以便使网络再次遇到“A”模式输入时，仍然能作出正确的判断。
3. 是一种处理时序数据的神经网络,常用于语音识别,机器翻译等领域
LSTM（Long Short-Term Memory）是长短期记来忆网络源，是一种时间循环神经网络，适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN，主要是为了解决长序列训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。简单来说，就是相比普通的RNN，LSTM能够在更长的序列中有更好的表现。
LSTM 已经在科技领域有了多种应用。基于 LSTM 的系统可以学习翻译语言、控制机器人、图像分析、文档摘要、语音识别图像识别、手写识别、控制聊天机器人、预测疾病、点击率和股票、合成音乐等等任务。
4. 神经网络主要用于什么问题的求解
神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两专类：
1、利用神属经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类：
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。这些领域主要包括：
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。
http://ke..com/view/5348.htm?fr=ala0_1
5. 目前进行图像处理,通常使用什么神经网络
图像处理最常用的是卷积神经网络（CNN），有时也会用到生成式对抗神经网络（GAN）。
6. 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。