快速工作神经元本

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同意处理个人数据容错性如果一定数量的神经元受损这些系统仍然会产生合乎逻辑且准确的结果。质上是微处理器由于神经网络中有数千个神经元因此解决问题的速度很快。比使用传统算法更快。神经网络似乎为所有问题提供了完美的解决方案但事实并非如此。它们只是解决特定问题的一个令人惊奇的补充。缺陷答案示例神经。



网络无法给出准确的答案它们只能接近它并且正确和错误答案之间的差异可能有几个百分点。不幸的是目前对此还无能为力。多步骤解决方案神经网络无法执行多阶段过程因为每个神经元独立工作做出自 哥伦比亚手机号码列表 己的决策而不考虑相邻神经元的输出。说白了他并不关心他们的决定。神经网络在生活中的应用神经网络无处不在。我们都熟悉或的街景系统其。







中模糊的面孔和车牌就是此类网络的结果。神经网络也用于语音识别技术。互联网上使用神经网络的娱乐项目比比皆是实时将各种面具应用于面部通过神经网络处理照片就是此类项目的例子。神经网络可以做很多事情但它们仍然像黑匣子一样工作。训练神经网络来解决特定问题是一个复杂且耗时的过程。每个细节都至关重要任何微小错误或缺少最低。