神经网络的应用(bp神经网络的应用？)
神经网络有哪些工作？
神经网络在信息、医学、经济、控制、交通、心理学都有应用，可以从这些方面去寻找。
人工神经网络的主要用途？
人脸识别：人脸识别需要将一张图像与保存的人脸数据库进行比对，以识别输入图片中的人。人脸检测机制包括将图像分为两部分：一部分包含目标(人脸)，另一部分提供背景。
2)命名实体识别(NER):命名实体识别的主要任务是对命名实体进行分类(如Ram、Google、India等。)根据预定义的类别(如人员、组织、地点、时间、日期等)进行分类。).目前，已经产生了许多NER系统，其中神经网络是最好的一种。
3)语音识别：广泛应用于家庭自动化、手机、虚拟辅助、无人干预计算、视频游戏等领域。神经网络在这方面应用广泛。
4)签名验证：签名验证技术是非视觉技术。对于这种应用，我们必须首先提取签名特征，或几何特征集。利用这些特征集，我们必须使用有效的神经网络算法来训练神经网络。经过训练的神经网络可以在验证阶段辨别签名的真实性。
5)语义检测：语义检测确定两个句子的意思是否相同。这个任务对于问答系统尤其重要，因为同一个问题有很多种提问方式。
bp神经网络的应用？
Bp神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的一批科学家提出的。它是用误差反向传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。
Bp神经网络可以学习和存储大量的输入输出模式之间的映射关系，而不需要事先揭示描述这种映射关系的数学方程。
bp神经网络的学习规则是利用最速下降法，通过反向传播不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。
bp神经网络模型的拓扑结构包括输入层、隐含层和输出层。
神经网络的数学方法与应用？
脸书建立了第一个能够使用符号推理来解决高级数学方程的人工智能系统。通过开发一种将复杂的数学表达式表达为语言的新方法，然后将解决方案视为序列到序列神经网络的翻译问题，我们建立了一个在解决积分问题和一阶和二阶微分方程方面优于传统计算系统的系统。
此前，这类问题被认为是深度学习模型无法解决的，因为求解复杂方程需要的是精度而不是近似。神经网络擅长通过近似获得成功，例如，识别特定模式的像素很可能是一只狗的图片，或者一种语言的句子特征与另一种语言的句子特征相匹配。解复杂方程还需要处理符号数据的能力，比如方程b-4ac=7中的字母。这样的变量不能直接加、乘、除，神经网络仅通过使用传统的模式匹配或统计分析，局限于极其简单的数学问题。
我们的解决方案是一种全新的方式，将复杂的方程作为语言中的句子来处理。这使我们能够充分利用在NMT已被证明有效的技术，并通过训练模型将问题转化为实质上的解决方案。要实现这种方法，需要开发一种方法，将现有的数学表达式分解成相似的语言语法，生成超过100M对方程和解的大规模训练数据集。
当数以千计的未知表达式出现时(这些方程不是训练数据的一部分)，我们的模型表现出比传统的代数方程求解软件，如Maple、Mathematica和Matlab更快的速度和更高的精度。这项工作不仅表明深度学习可以用于符号推理，还表明神经网络具有解决各种任务的潜力，包括与模式识别无关的任务。我们将分享我们的方法和生成相似训练集的方法的细节。
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