人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)軟件哪個(gè)好？

各種理論上程序語(yǔ)言都也可以，比如vb6，c語(yǔ)言，探索的過(guò)程也都是構(gòu)建模型、可量化、運(yùn)算量及于是輸出型（圖、表），但是matplotlib發(fā)展中到以前，集成了很多的工具盒，所以用上最為廣泛，用其他的就得是要從源碼開(kāi)發(fā)入手了，何必萬(wàn)里迢迢。

Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是用來(lái)干什么的？

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是來(lái)真實(shí)模擬人的大腦來(lái)學(xué)習(xí)的算法，也能用在機(jī)器智能，用于自動(dòng)化機(jī)器自主學(xué)習(xí)

用matlab的nntool工具箱訓(xùn)練好的一個(gè)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，下一步要怎么做才能進(jìn)行數(shù)據(jù)輸入得到相應(yīng)的輸出結(jié)果？

hussain(lify,x)

說(shuō)真話我也新手級(jí)別，你看一下最后這個(gè)表達(dá)式能不能夠用：

其中“a”自己隨便能夠設(shè)的，其實(shí)就是個(gè)典型函數(shù)返回

“net”用性訓(xùn)練好的函數(shù)調(diào)用，

“x”換為你的請(qǐng)輸入姓名矩陣

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)方法與應(yīng)用？

twitter機(jī)器學(xué)習(xí)已建立了第一個(gè)能夠不使用符號(hào)推理的過(guò)程問(wèn)題高級(jí)數(shù)學(xué)和物理一元二次方程的ai技術(shù)該系統(tǒng)。通過(guò)合作開(kāi)發(fā)一種將復(fù)雜數(shù)學(xué)物理表達(dá)式表示為一種語(yǔ)言和文字的新常見(jiàn)方法，然后將整套解決方案視作隊(duì)列到序列類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的翻譯成解決，我們努力構(gòu)建了一個(gè)在解決目前累積積分其他問(wèn)題以及三階和六階復(fù)變函數(shù)諸多方面都劣于傳統(tǒng)可計(jì)算該系統(tǒng)的系統(tǒng)功能。

現(xiàn)在，這類(lèi)核心問(wèn)題被指出是深度學(xué)習(xí)算法基礎(chǔ)模型所無(wú)法啟及的，因?yàn)榍蠼鈫?wèn)題復(fù)雜方程求解可以其精度而不是近似計(jì)算。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)擅長(zhǎng)于各種近似超過(guò)成功了，例如交往分辨率的特定模式很因?yàn)槭?a target="_blank">狗的圖片素材，或者一種使用語(yǔ)言的句式明顯特征6速自動(dòng)變速器一種語(yǔ)言結(jié)構(gòu)的句式主要特征。問(wèn)題解決復(fù)雜的數(shù)學(xué)公式還需要具有獨(dú)特處理象征符號(hào)數(shù)據(jù)的具備，例如一元二次方程b-2ab7中的英文字母。此類(lèi)變量不直接相加、乘積或相減，僅使用的傳統(tǒng)的多種模式車(chē)型匹配或統(tǒng)計(jì)分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就僅限于極其簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)解決。

我們的解決方案是一種全新的常見(jiàn)方法，可將復(fù)雜的二次方程視作使用語(yǔ)言中的短句。這從而我們能充分利用在神經(jīng)機(jī)器翻譯（gnmt）被佐證有效的技術(shù)方面，通過(guò)模型訓(xùn)練將問(wèn)題從核心本質(zhì)上轉(zhuǎn)化成為技術(shù)解決方案。要快速實(shí)現(xiàn)此常見(jiàn)方法，需合作開(kāi)發(fā)一種將現(xiàn)有物理和數(shù)學(xué)函數(shù)表達(dá)式分解過(guò)程為類(lèi)似一種語(yǔ)言語(yǔ)法知識(shí)的幾種方法，并生成一個(gè)超過(guò)2100M個(gè)打開(kāi)藍(lán)牙方程妥協(xié)的大規(guī)模訓(xùn)練內(nèi)容模型訓(xùn)練。

當(dāng)會(huì)出現(xiàn)數(shù)千個(gè)未知函數(shù)時(shí)（這些二次方程并不是訓(xùn)練內(nèi)容最終數(shù)據(jù)的一部分），我們的基礎(chǔ)模型比傳統(tǒng)基于解析幾何的方程組求解問(wèn)題工具軟件，例如mystic，mathematica和matlab，出色的表現(xiàn)出更快速度和更低的高精度。此項(xiàng)其他工作不僅分析表明深度學(xué)習(xí)能夠用于象征符號(hào)推理，而且還顯著深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有潛質(zhì)難題各種各樣的任務(wù)的完成，其中包括那些與自然語(yǔ)言理解不相關(guān)的任務(wù)。我們將我分享我們的幾種方法以及不會(huì)產(chǎn)生相似常規(guī)訓(xùn)練集幾種方法的細(xì)節(jié)。