神经网络计算机的用途是,神经网络计算机的应用
新型研发的神经网络计算机有什么用处？
许多新型的电子计算机不仅拥有高速的计算功能，而且还能模拟人脑的某些思维活动，就是说，拥有某些智能化的功能。然而，如果严格地来鉴定一下，它们离真正的人脑思维功能实在差得太远了，而且有许多本质的差异。
主要表现在人脑拥有高度的自我学习和联想创造的能力，以及更为高级的寻找最优方案和各种理性的、情感的功能。目前一种称之为神经网络计算机的新型电脑已经制造出来了。它能像人脑那样进行判断和预测。
它不需要输入程序，可以直观地作出答案，也就是说它“看”到什么就能自行作出反应。它能同时接收几种信号并进行处理，而不像目前已有的计算机那样一次只能输入一个信号。譬如，它能区别出一个签名的真伪。
它不是凭签名的图形是否相像来判断的，而是根据本人在签名时笔尖上的压力随时间的变化以及移动速度来判断的。神经网络计算机目前主要的用途是识别各种极细微的变化和趋热，并发出信号。
已经有人用它来控制热核聚变反应，监督机器的运行，甚至用来挑选苹果和预测股市行情。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
神经网络计算机的作用是什么？
什么是神经网络计算机?
许多新型电子计算机不仅拥有高速的计算功能，而且还能模拟人脑的某种思维活动，就是说，拥有某些智能化的功能。然后，如果严格来鉴定一下，它们离真正的人脑思维功能实在差得太远了，而且有许多本质的差异。
主要表现在人脑拥有高度的自我学习和联想、创造的能力，以及更高级的寻找最优方案和各种理性的、情感的功能。
神经网络计算机就是通过人工神经网络，模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的计算机。它可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。
生物的神经网络是通过树突和轴突连接起来的神经元的网络。神经信号在神经元之间传递，帮助人产生思考和记忆。人工神经网络是一种模仿生物神经网络而建立的运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出依照网络的连接方式、权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界的某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
生物神经网络（左）、人工神经网络（右）与生物神经网络相似，人工神经网络也可以通过训练提高自身判断和处理的性能。
其原理是向该神经网络输入足够多的样本，通过一定的算法来调整网络的结构，即权重值，使得网络的输出与预期值相符。经过训练的神经网络可以像人脑那样进行判断和预测，并且能同时接受几种信号并进行处理。
譬如，它能去辨别一个签名的真伪。它不是凭签名的图像是否相像来判断，而是根据本人在签名时，笔尖上的压力随时间的变化以及移动的速度来判断。
目前，神经网络计算机的主要用途是识别各种极其细微的变化和趋势，并发出信号。它已经被用来控制热核聚变反应、监督机器的运行、挑选苹果，甚至预测股市行情。
什么是神经网络计算机？
许多新型电子计算机不仅拥有高速的计算功能，而且还能模拟人脑的某种思维活动，就是说，拥有某些智能化的功能。然后，如果严格来鉴定一下，它们离真正的人脑思维功能实在差得太远了，而且有许多本质的差异。
主要表现在人脑拥有高度的自我学习和联想、创造的能力，以及更高级的寻找最优方案和各种理性的、情感的功能。
神经网络计算机就是通过人工神经网络，模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的计算机。它可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。
生物的神经网络是通过树突和轴突连接起来的神经元的网络。神经信号在神经元之间传递，帮助人产生思考和记忆。人工神经网络是一种模仿生物神经网络而建立的运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。
网络的输出依照网络的连接方式、权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界的某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
生物神经网络（左）、人工神经网络（右）与生物神经网络相似，人工神经网络也可以通过训练提高自身判断和处理的性能。
其原理是向该神经网络输入足够多的样本，通过一定的算法来调整网络的结构，即权重值，使得网络的输出与预期值相符。经过训练的神经网络可以像人脑那样进行判断和预测，并且能同时接受几种信号并进行处理。
譬如，它能去辨别一个签名的真伪。它不是凭签名的图像是否相像来判断，而是根据本人在签名时，笔尖上的压力随时间的变化以及移动的速度来判断。
目前，神经网络计算机的主要用途是识别各种极其细微的变化和趋势，并发出信号。它已经被用来控制热核聚变反应、监督机器的运行、挑选苹果，甚至预测股市行情。
神经计算机有什么优点？
传统的计算机在进行繁琐、复杂的数值运算时，例如，计算圆周率π，就显得十分有能耐，比人高强；然而，面对人类认为比较容易的有关识别、判断方面的问题时，就显得笨手笨脚，力不从心。
为了解决这个问题，科学家们一心想发明神经计算机，或叫神经元网络计算机。神经网络计算机的工作原理类似人脑。人脑由100亿～150亿个神经元组成，而每个神经元又和数千到数万个神经元相连接。
神经网络计算机正是利用与人脑非常相似的神经网络进行信息处理的。神经网络计算机有着许多特点：第一，有着极强的自学能力。人们利用神经网络计算机的自学特点，可以方便地“教”会它认读自然语言文字。
第二，神经元网络计算机的“智能”好像是自发产生的，不是严格设计出来的，这是各个神经元所做的简单事情集合起来的结果。这一点同人的大脑的工作原理极相似。
第三，神经元网络计算机的资料不是贮存在存储器中，而是贮存在神经元之间的网络中。这就是说，即使个别神经网络断裂、破坏，也并不影响整体的运算能力，即它具有重建资料的能力。
现在，人工神经网络技术的研究，已在许多部门获得了实际应用。例如，信息识别、系统控制、检测与监测智能化等。可以预计，在21世纪，人工神经网络的研究将会有新的突破。
虽然用无生命的元器件实现人脑的所有功能是不可能的，但在某些特定的智能方面，接近或达到人脑水平的神经网络计算机将会十分普遍，届时，神经网络计算机将渗透到人类生活的各个领域。
神经计算机是按照一种仿效人脑的神经网络模型工作的。由于这种模型能通过电路予以实现，因此人们不仅可以通过这一模型了解人的神经细胞是怎样工作的，而且还能把它制成集成电路的芯片，使计算机仿效神经系统工作。
于是，便出现了利用神经网络工作原理的神经计算机。神经计算机不仅能够进行并行处理，而且还具有以下两种能力：第一，具有联想能力，例如见到红的、圆的、有芬香味的东西，便会联想起这是苹果。
第二，具有自我组织能力，神经计算机通过多次处理同类问题，能够把各神经元连接成最适于处理该问题的网络，通过做同类工作而有所改进便是具有学习功能。
最能发挥神经计算机长处的工作有图像识别、声音识别、运动控制等。由于神经计算机采用并行处理方式，很适合用光计算机来实现。今后，光计算机得到实用时，光神经计算机将会有更诱人的前景。
什么是人工神经网络计算机？
我们知道，人脑神经系统是由数以十亿计的神经元相互连接而成的、极其复杂的信息处理网络，科学家认为它是处理复杂信息的最好结构。
人工神经网络计算机就是模仿人脑神经系统的计算机，它同样是目前世界各国专家正在大力研究开发的下一代计算机。人工神经网络计算机不仅能够高速处理信息，还能够像人一样具有学习功能和联想功能。
现有的计算机的所有工作都是依靠人们预先给出的指令。从这一意义上说，它的能力还不如一个两三岁的幼儿。人工神经网络计算机不一样，你只要反复把例题和答案输入，它便能自己学会解题的方法，这就是学习功能。
世界各国目前的研究主要集中在两个方面：一是通过在软件上下功夫，使通常的电子计算机也具有学习功能，可以用于生产控制；二是开发专门的神经芯片，通过硬件实现神经网络计算机的功能。
神经网络原理及应用
神经网络原理及应用1.什么是神经网络？神经网络是一种模拟动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
人类的神经网络2.神经网络基础知识构成：大量简单的基础元件——神经元相互连接工作原理：模拟生物的神经处理信息的方式功能：进行信息的并行处理和非线性转化特点：比较轻松地实现非线性映射过程，具有大规模的计算能力神经网络的本质：神经网络的本质就是利用计算机语言模拟人类大脑做决定的过程。
3.生物神经元结构4.神经元结构模型xj为输入信号，θi为阈值，wij表示与神经元连接的权值，yi表示输出值判断xjwij是否大于阈值θi5.什么是阈值？
临界值。神经网络是模仿大脑的神经元，当外界刺激达到一定的阈值时，神经元才会受刺激，影响下一个神经元。
6.几种代表性的网络模型单层前向神经网络——线性网络阶跃网络多层前向神经网络（反推学习规则即BP神经网络）Elman网络、Hopfield网络、双向联想记忆网络、自组织竞争网络等等7.神经网络能干什么？
运用这些网络模型可实现函数逼近、数据聚类、模式分类、优化计算等功能。因此，神经网络广泛应用于人工智能、自动控制、机器人、统计学等领域的信息处理中。
虽然神经网络的应用很广，但是在具体的使用过程中到底应当选择哪种网络结构比较合适是值得考虑的。这就需要我们对各种神经网络结构有一个较全面的认识。8.神经网络应用。
神经计算机有哪几方面的优势？
神经网络计算机是由多个人造神经处理单元并联而成的。人造神经处理单元相当于人脑的神经细胞。
由于这种计算机是并联的，许多工作任务可以分配开来，同时协调工作，所以不会卡脖子，避免出现“瓶颈效应”，工作速度可以成千百倍地提高。神经计算机还有一大优点，就是具有“容错性”。
比如说人可以从某人的一双眼睛，或根据一个背景，也可以根据人的一个动作就能够把一个人认出来。这是人脑神经网络的优点。人脑神经网络可以根据局部记忆恢复全部信息。
这是因为，人脑是把信息存储在神经细胞与神经细胞相连的网络之间，而不是存储在神经细胞体内，而神经网络连接部分有千千万万，若是有一两个神经细胞体坏了也无关紧要，信息不会丢失。
即使部分信息丢失，也可以根据剩余部分信息恢复完整的记忆。这就是容错性的一种表现。神经计算机是依照人大脑神经网络设计出来的，所以具有容错性，若是丢失些资料，它仍能重新建立起来，具有修复性。
专家普遍认为，人脑学习功能，是把神经细胞之间的连接形式不断加以改变，使网络功能不断提高，人的智慧也就发展了。现在研究神经计算机的目的，就是想制造出能听懂声音，能辨认景物，具有学习能力的智能计算机。
这种计算机机有些科学家称它为第六代计算机或人工大脑。如果研究成这样的计算机，它的计算速度可达到1015次/秒，而目前最好的计算机运算速度仅为109～1010次/秒。