什么是神经网络？

人工神经网络是神经网络最常意味的。它是一种复杂的一系列相互连接的人工神经元，其在人类大脑中建模，并用于人工智能，以处理信息，学习和做出预测。

神经网络是如何工作的?

神经元是人类大脑最基本的细胞。人类的大脑有数十亿的神经元，这些神经元相互作用和交流，形成神经网络。

这些神经元从我们所看到并听到我们之间的所有内容之间的感受，然后向其他神经元发送消息，从而从我们所看到和听到的许多投入。工作神经网络使人类能够思考，更重要的是，学习。

作为一种获取大量数据、处理数据并据此做出预测和决定的方法，人脑的神经网络是迄今为止人类已知的最强大的计算能力。

神经网络的类型

神经网络是一个生物学术语，而人工神经网络是人工智能所依赖的神经网络。虽然这个词本身最常用来指人工神经网络，但你经常会看到人们把人工神经网络简单地称为神经网络。

当然，人脑中的神经网络与人工构造的神经网络非常不同。尽管如此，他们努力处理信息并使预测的根本方式保持不变。

虽然人工神经网络不会是生物神经网络的完美娱乐，但是人工神经网络基于和建模在大脑的神经网络之后，精确地是因为这些网络的计算能力。

什么是用于神经网络？

人类使用生物神经网络来处理信息，学习和做出预测，例如，思考。人工神经网络的工作方式与较小程度相同，因为人工神经网络尚无法与人类大脑中发现的那些复杂性和力量相匹配。

通过深入学习，人工神经网络能够更加复杂，逼真和强大的人工智能，这是一个独立学习和自身决策的人工神经网络的过程。

具有先进的神经网络和足够的数据来培训（或教导）神经网络的人类人工智能。A.I.，因为它在电影中出现，今天尚不存在，但如果它这样做，通过神经网络深入学习将为这种智能供电。

经常问的问题

• 什么是深度神经网络？它也被称为深度学习，是人工智能中机器学习的一个子领域，处理以大脑结构和功能为模型的算法。深度神经网络旨在识别数字模式，并将其转换为真实世界的数据，如图像、文本或音频。
• 什么是卷积神经网络？这是一种深度神经算法，经常用于分析视觉图像。卷积神经网络接收图像并使用滤波器提取特征，主要用于图像处理、分类和分割。
• 什么是经常性的神经网络？它是一种人工神经网络，通常用于语音识别和自然语言处理。循环神经网络利用序列数据或时间序列数据来解决语言翻译和语音识别中的常见时间问题。