大腦中的訊號以大約每秒118.872公尺的速度從乙個神經元跳到另乙個神經元。另一方面，光在一秒鐘內傳播的速度3.0×10^8m/s 。想象一下，如果人類大腦中想訊號傳播速度也有光那麼快，那將會發生什麼不可思議的事。
加州大學洛杉磯分校(ucla)的研究人員周四公布了一種3d列印的光學神經網路，它能讓計算機以光速來解決複雜的數學計算問題。
除了有點誇張之意外，研究人員認為，這種計算技術可以將機器學習演算法的能力(這是目前許多人工智慧應用的基礎)轉變為一種全新的工具。
深度學習是人工智慧研究和實現中增長最快的領域之一。如：計算機通過人體組織影象診斷癌症的方法、信用評分的判定以及當就職人員在某一行業中的口碑較差事，那麼人工智慧很可能會讓你失去這份工作。
人工神經網路在同樣的邏輯下工作，但「神經元」只是高度簡化的資料被輸入數學方程式，然後在計算解決方案時被輸出。人工神經網路包含成千上萬的這些數學神經元，它們被層層排列。當乙個神經元進行計算時，它將傳遞給下一層的乙個神經元，在這個神經元執行計算並依次傳遞。
研究人員通過給人工神經網路提供大量的解決方案來訓練人工神經網路，比如識別樹木的。通過顯示樹的神經網路影象的 解決方案 讓演算法「學習」樹是什麼。隨著時間的推移，演算法會自動調整每個神經元的數**算，直到輸出與訓練集的解決方案相匹配。當一台計算機識別乙個物體時，它只是簡單地給出乙個數學解，這個解即為乙個數學概率(即物體是一棵樹的概率為95%)。
人工神經網路評價法案例 人工神經網路評價法
人工神經網路評價法 第一節思想和原理 在當今社會，面臨許許多多的選擇或決策問題。人們通過分析各種影響因素，建立相應的數學模型，通過求解最優解來得到最佳方案。由於數學模型有較強的條 件限制，導致得出的最佳方案與現實有較大誤差。只有重新對各種因素進行分析，重新建立模型，這樣存在許多重複的工作，而且以前的...
BP人工神經網路案例
bp人工神經網路實現 1.讀取資料 2.匯入keras.models sequential keras.layers.core dense,activation 3.squential 建立模型 4.dense 建立層 5.activation啟用函式 6.compile模型編譯 7.fit訓練 學...
人工神經網路
人工神經網路 artificial neural network,ann 通過對大量歷史資料的計算來建立分類和 模型。神經網路的學習就是通過迭代演算法對權值逐步修改優化的過程。學習的目標是通過修改權值是訓練樣本集中所有樣本都能被正確分類。人工神經元用於模擬生物神經元，人工神經元可以看作乙個多輸入 單...