1. 人工神經網路可以解決什麼行業問題,怎麼解決,有什麼效果
人工神經網路可以應用在許多行業,解決各種問題,主要包括:
1. 圖像識別:人工神經網路可以用於圖像分類、目標檢測、語義分割等,廣泛應用於自動駕駛、醫療圖像舉明分析、人臉識別等領域。利用深度學習演算法可以實現高精度的圖像悶宴識別。
2. 自然語言處理:人工神經網路可用於機器翻譯、文本分類、情感分析、語義理解等,應用於聊天機器人、搜索引擎等。採用深度學習方法可以實現上下文理解和詞義消歧。
3.預測與決策:人工神經網路可以用於股票預測、商品銷量預測、疾病預測、推薦系統等,幫助企業進行數據分析與決策。
4.異常檢測:人工神經網路可用於欺詐檢測、網路入侵檢測、工業質量檢測等,通過模型學習大量樣本,可以高效識別異常數據。
5.控制與優化:人工神經網路可用於無人車控制、工廠自動化控制、能源供需預測與優化等,實現復雜問題的控制與優化。
人工神經網路主要通過深度學習演算法來訓練神經網路模型,可以自動學習特徵和模式,對樣本進行分類或預測。相比傳統演算法,人工神經網路可以實現更高精度的識別與決策,廣泛應用於各行業,獲取很好的效果。許多企業已經在關鍵業務流程中集成人工神經網路,提高生產力與產品體驗。
總的來說,人工正罩告神經網路是一個強大的機器學習工具,可以幫助企業利用海量數據進行自動化分類、預測與決策,從而優化運營效率,提高產品智能,取得競爭優勢。人工神經網路正在改變許多行業的未來,帶來巨大的技術和商業影響。
希望以上解釋可以概括人工神經網路在各行業的應用與效果。
2. 神經網路演算法可以解決的問題有哪些
人工神經網路（Artificial Neural Networks，ANN）系統是 20 世紀 40 年代後出現的。它是由眾多的神經元可調的連接權值連接而成，具有大規模並行處理、分布式信 息存儲、良好的自組織自學習能力等特點。BP（Back Propagation）演算法又稱為誤差 反向傳播演算法，是人工神經網路中的一種監督式的學習演算法。BP 神經網路演算法在理 論上可以逼近任意函數，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。而且網路的中間層數、各層的處理單元數及網路的學習系數等參數可根據具體情況設定，靈活性很大，在優化、信號處理與模式識別、智能控制、故障診斷等許 多領域都有著廣泛的應用前景。
工作原理
人工神經元的研究起源於腦神經元學說。19世紀末，在生物、生理學領域，Waldeger等人創建了神經元學說。人們認識到復雜的神經系統是由數目繁多的神經元組合而成。大腦皮層包括有100億個以上的神經元，每立方毫米約有數萬個，它們互相聯結形成神經網路，通過感覺器官和神經接受來自身體內外的各種信息，傳遞至中樞神經系統內，經過對信息的分析和綜合，再通過運動神經發出控制信息，以此來實現機體與內外環境的聯系，協調全身的各種機能活動。
神經元也和其他類型的細胞一樣，包括有細胞膜、細胞質和細胞核。但是神經細胞的形態比較特殊，具有許多突起，因此又分為細胞體、軸突和樹突三部分。細胞體內有細胞核，突起的作用是傳遞信息。樹突是作為引入輸入信號的突起，而軸突是作為輸出端的突起，它只有一個。
樹突是細胞體的延伸部分，它由細胞體發出後逐漸變細，全長各部位都可與其他神經元的軸突末梢相互聯系，形成所謂「突觸」。在突觸處兩神經元並未連通，它只是發生信息傳遞功能的結合部，聯系界面之間間隙約為（15～50)×10米。突觸可分為興奮性與抑制性兩種類型，它相應於神經元之間耦合的極性。每個神經元的突觸數目正常，最高可達10個。各神經元之間的連接強度和極性有所不同，並且都可調整、基於這一特性，人腦具有存儲信息的功能。利用大量神經元相互聯接組成人工神經網路可顯示出人的大腦的某些特徵。
人工神經網路是由大量的簡單基本元件——神經元相互聯接而成的自適應非線性動態系統。每個神經元的結構和功能比較簡單，但大量神經元組合產生的系統行為卻非常復雜。
人工神經網路反映了人腦功能的若干基本特性，但並非生物系統的逼真描述，只是某種模仿、簡化和抽象。
與數字計算機比較，人工神經網路在構成原理和功能特點等方面更加接近人腦，它不是按給定的程序一步一步地執行運算，而是能夠自身適應環境、總結規律、完成某種運算、識別或過程式控制制。
人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對於寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。
所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。
3. 是一種處理時序數據的神經網路,常用於語音識別,機器翻譯等領域
LSTM（Long Short-Term Memory）是長短期記來憶網路源，是一種時間循環神經網路，適合於處理和預測時間序列中間隔和延遲相對較長的重要事件。長短期記憶（Long short-term memory, LSTM）是一種特殊的RNN，主要是為了解決長序列訓練過程中的梯度消失和梯度爆炸問題。簡單來說，就是相比普通的RNN，LSTM能夠在更長的序列中有更好的表現。
LSTM 已經在科技領域有了多種應用。基於 LSTM 的系統可以學習翻譯語言、控制機器人、圖像分析、文檔摘要、語音識別圖像識別、手寫識別、控制聊天機器人、預測疾病、點擊率和股票、合成音樂等等任務。
4. 神經網路主要用於什麼問題的求解
神經網路的研究可以分為理論研究和應用研究兩大方面。
理論研究可分為以下兩專類：
1、利用神屬經生理與認知科學研究人類思維以及智能機理。
2、利用神經基礎理論的研究成果，用數理方法探索功能更加完善、性能更加優越的神經網路模型，深入研究網路演算法和性能，如：穩定性、收斂性、容錯性、魯棒性等；開發新的網路數理理論，如：神經網路動力學、非線性神經場等。
應用研究可分為以下兩類：
1、神經網路的軟體模擬和硬體實現的研究。
2、神經網路在各個領域中應用的研究。這些領域主要包括：
模式識別、信號處理、知識工程、專家系統、優化組合、機器人控制等。隨著神經網路理論本身以及相關理論、相關技術的不斷發展，神經網路的應用定將更加深入。
http://ke..com/view/5348.htm?fr=ala0_1
5. 目前進行圖像處理,通常使用什麼神經網路
圖像處理最常用的是卷積神經網路（CNN），有時也會用到生成式對抗神經網路（GAN）。
6. 人工神經網路可以解決哪些問題
信息領域中的應用：信息處理、模式識別、數據壓縮等。
自動化領域：系統辨識、神經控制器、智能檢測等。
工程領域：汽車工程、軍事工程、化學工程、水利工程等。
在醫學中的應用：生物信號的檢測與分析、生物活性研究、醫學專家系統等。
經濟領域的應用：市場價格預測、風險評估等。
此外還有很多應用，比如交通領域的應用，心理學領域的應用等等。神經網路的應用領域是非常廣的。