机构名称：
¥ 1.0
神经网络，也称为人工神经网络，通常是一种依赖于计算的技术，其形成和设计目的是模拟人类的真实大脑，以用作解决问题的方法。人工神经网络通过训练或学习的方法获得其能力，每种方法都有一定的输入和输出，也称为结果，这种学习方法的作用是在输入和结果之间形成概率加权关联，这些关联存储并保存在网络中，特别是在其数据结构中，任何训练过程都取决于识别处理后的输出（通常是预测）与实际目标输出（作为错误出现）之间的净差异，然后进行一系列调整以获得适当的学习结果，这个过程称为监督学习。人工神经网络因其能够重现和模拟非线性现象的能力，已在各个领域的许多应用中得到证实。系统识别和控制（过程控制、车辆控制、量子化学、轨迹预测和自然资源管理等）以及人脸识别，这已被证明非常有效。神经网络由于其准确性和解决问题的特性被证明在许多领域是一种非常有前途的技术。关键词
神经网络原理及其应用
主要关键词
相关文件推荐
