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神经网络具体是什么?
组成神经系统的神经元彼此以突起（树突和轴突）相互联系形成的联络网。又称神经回路、神经元回路。通过神经网络可以将来自体内外的各种感觉信息进行加工，并控制和调节机体的各种活动。
神经网络由大量的神经元相互连接而成。每个神经元接受线性组合的输入后，最开始只是简单的线性加权，后来给每个神经元加上了非线性的激活函数，从而进行非线性变换后输出。
神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。
深度学习是指多层神经网络上运用各种机器学习算法解决图像，文本等各种问题的算法集合。深度学习从大类上可以归入神经网络，不过在具体实现上有许多变化。
神经网络到底有什么作用,具体是用来干什么的?
1、神经元大体可分为两类，一类是投射神经元（又叫高尔基Ⅰ型神经元），它们具有长的轴突，可以联系远离胞体的区域 ，起到传入或传出的作用 。
2、（1）、信息处理：人工神经网络系统具有很高的容错性、 鲁棒性及自组织性，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。
3、神经网络(主要是感知器)经常用于 分类 神经网络的分类知识体现在网络连接上，被隐式地存储在连接的权值中。 神经网络的学习就是通过迭代算法，对权值逐步修改的优化过程，学习的目标就是通过改变权值使训练集的样本都能被正确分类。
4、神经网络的主要用途：模式识别：神经网络可以学习和识别模式，这使得它们在许多任务中表现出色，例如图像和语音识别、自然语言处理等。通过训练神经网络，它可以自动地提取出输入数据中的特征，并分类或回归到正确的标签上。
5、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集在一个范畴之内。
什么是神经网络
神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。
组成神经系统的神经元彼此以突起（树突和轴突）相互联系形成的联络网。又称神经回路、神经元回路。通过神经网络可以将来自体内外的各种感觉信息进行加工，并控制和调节机体的各种活动。
神经网络是新技术领域中的一个时尚词汇。很多人听过这个词，但很少人真正明白它是什么。本文的目的是介绍所有关于神经网络的基本包括它的功能、一般结构、相关术语、类型及其应用。
神经网络是什么
神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。
神经网络（Artificial 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。
神经网络可以指向两种，一个是生物神经网络，一个是人工神经网络。生物神经网络：一般指生物的大脑神经元，细胞，触点等组成的网络，用于产生生物的意识，帮助生物进行思考和行动。
神经网络是以模拟人脑神经元的数学模型为基础而建立的，它由一系列神经元组成，单元之间彼此连接。从信息处理角度看，神经元可以看作是一个多输入单输出的信息处理单元，根据神经元的特性和功能，可以把神经元抽象成一个简单的数学模型。
神经网络 neural networks 组成神经系统的神经元彼此以突起（树突和轴突）相互联系形成的联络网。又称神经回路、神经元回路。通过神经网络可以将来自体内外的各种感觉信息进行加工，并控制和调节机体的各种活动。
神经网络:卷积神经网络(CNN)
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一。
卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。卷积网络通过一系列方法，成功将数据量庞大的图像识别问题不断降维，最终使其能够被训练。 CNN最早由Yann LeCun提出并应用在手写字体识别上。
计算机专业，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks， CNN）是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络（Feedforward Neural Networks），是深度学习（deep learning）的代表算法之一[1][2]。
卷积神经网络简介(Convolutional Neural Networks，简称CNN)卷积神经网络是近年发展起来，并引起广泛重视的一种高效识别方法。
什么叫神经网络
1、神经网络（neural network）是一种模拟人脑神经思维方式的数据模型，神经网络有多种，包括BP神经网络、卷积神经网络，多层感知器MLP等，最为经典为神经网络为多层感知器MLP（Multi-Layer Perception），SPSSAU默认使用该模型。
2、神经网络（Artificial 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。
3、组成神经系统的神经元彼此以突起（树突和轴突）相互联系形成的联络网。又称神经回路、神经元回路。通过神经网络可以将来自体内外的各种感觉信息进行加工，并控制和调节机体的各种活动。
到此，以上就是小编对于深度神经网络是什么的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
