神經網路具有哪些突出的優點

A. 神經網路優缺點，

優點：

（1）具有自學習功能。例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。

自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、市場預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。

（2）具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。

（3）具有高速尋找優化解的能力。尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。

缺點：

（1）最嚴重的問題是沒能力來解釋自己的推理過程和推理依據。

（2）不能向用戶提出必要的詢問，而且當數據不充分的時候，神經網路就無法進行工作。

（3）把一切問題的特徵都變為數字，把一切推理都變為數值計算，其結果勢必是丟失信息。

（4）理論和學習演算法還有待於進一步完善和提高。

(1)神經網路具有哪些突出的優點擴展閱讀：

神經網路發展趨勢

人工神經網路特有的非線性適應性信息處理能力，克服了傳統人工智慧方法對於直覺，如模式、語音識別、非結構化信息處理方面的缺陷，使之在神經專家系統、模式識別、智能控制、組合優化、預測等領域得到成功應用。

人工神經網路與其它傳統方法相結合，將推動人工智慧和信息處理技術不斷發展。近年來，人工神經網路正向模擬人類認知的道路上更加深入發展，與模糊系統、遺傳演算法、進化機制等結合，形成計算智能，成為人工智慧的一個重要方向，將在實際應用中得到發展。

將信息幾何應用於人工神經網路的研究，為人工神經網路的理論研究開辟了新的途徑。神經計算機的研究發展很快，已有產品進入市場。光電結合的神經計算機為人工神經網路的發展提供了良好條件。

神經網路在很多領域已得到了很好的應用，但其需要研究的方面還很多。其中，具有分布存儲、並行處理、自學習、自組織以及非線性映射等優點的神經網路與其他技術的結合以及由此而來的混合方法和混合系統，已經成為一大研究熱點。

由於其他方法也有它們各自的優點，所以將神經網路與其他方法相結合，取長補短，繼而可以獲得更好的應用效果。目前這方面工作有神經網路與模糊邏輯、專家系統、遺傳演算法、小波分析、混沌、粗集理論、分形理論、證據理論和灰色系統等的融合。

參考資料：網路-人工神經網路

B. 人工神經網路的特點有哪些

人工神經網路的特點和優越性，主要表現在三個方面：
第一，具有自學習功能。例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、市場預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。
第二，具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。
第三，具有高速尋找優化解的能力。尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。

人工神經網路突出的優點：
(1)可以充分逼近任意復雜的非線性關系；
(2)所有定量或定性的信息都等勢分布貯存於網路內的各神經元，故有很強的魯棒性和容錯性；
(3)採用並行分布處理方法，使得快速進行大量運算成為可能；
(4)可學習和自適應不知道或不確定的系統；
(5)能夠同時處理定量、定性知識。
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C. 人腦神經網路的優點

它們能夠勝過幾乎所有其他機器學習演算法。
神經網路的主要優點在於它們能夠勝過幾乎所有其他機器學習演算法，具有很強的魯棒性和容錯性，因為信息是分布貯於網路內的神經元中。
人腦神經網路是一種模擬人腦的神經網路以期能夠實現類人工智慧的機器學習技術，人腦中的神經網路是一個非常復雜的組織，成人的大腦中估計有1000億個神經元之多。

D. 神經計算機有什麼優點

傳統的計算機在進行繁瑣、復雜的數值運算時，例如，計算圓周率π，就顯得十分有能耐，比人高強；然而，面對人類認為比較容易的有關識別、判斷方面的問題時，就顯得笨手笨腳，力不從心。

為了解決這個問題，科學家們一心想發明神經計算機，或叫神經元網路計算機。

神經網路計算機的工作原理類似人腦。人腦由100億～150億個神經元組成，而每個神經元又和數千到數萬個神經元相連接。神經網路計算機正是利用與人腦非常相似的神經網路進行信息處理的。

神經網路計算機有著許多特點：

第一，有著極強的自學能力。人們利用神經網路計算機的自學特點，可以方便地「教」會它認讀自然語言文字。

第二，神經元網路計算機的「智能」好像是自發產生的，不是嚴格設計出來的，這是各個神經元所做的簡單事情集合起來的結果。這一點同人的大腦的工作原理極相似。

第三，神經元網路計算機的資料不是貯存在存儲器中，而是貯存在神經元之間的網路中。這就是說，即使個別神經網路斷裂、破壞，也並不影響整體的運算能力，即它具有重建資料的能力。

現在，人工神經網路技術的研究，已在許多部門獲得了實際應用。例如，信息識別、系統控制、檢測與監測智能化等。

可以預計，在21世紀，人工神經網路的研究將會有新的突破。雖然用無生命的元器件實現人腦的所有功能是不可能的，但在某些特定的智能方面，接近或達到人腦水平的神經網路計算機將會十分普遍，屆時，神經網路計算機將滲透到人類生活的各個領域。

神經計算機是按照一種仿效人腦的神經網路模型工作的。由於這種模型能通過電路予以實現，因此人們不僅可以通過這一模型了解人的神經細胞是怎樣工作的，而且還能把它製成集成電路的晶元，使計算機仿效神經系統工作。於是，便出現了利用神經網路工作原理的神經計算機。

神經計算機不僅能夠進行並行處理，而且還具有以下兩種能力：第一，具有聯想能力，例如見到紅的、圓的、有芬香味的東西，便會聯想起這是蘋果。第二，具有自我組織能力，神經計算機通過多次處理同類問題，能夠把各神經元連接成最適於處理該問題的網路，通過做同類工作而有所改進便是具有學習功能。

最能發揮神經計算機長處的工作有圖像識別、聲音識別、運動控制等。

由於神經計算機採用並行處理方式，很適合用光計算機來實現。今後，光計算機得到實用時，光神經計算機將會有更誘人的前景。

E. 神經網路的特點

不論何種類型的人工神經網路，它們共同的特點是，大規模並行處理，分布式存儲，彈性拓撲，高度冗餘和非線性運算。因而具有很髙的運算速度，很強的聯想能力，很強的適應性，很強的容錯能力和自組織能力。這些特點和能力構成了人工神經網路模擬智能活動的技術基礎，並在廣闊的領域獲得了重要的應用。例如，在通信領域，人工神經網路可以用於數據壓縮、圖像處理、矢量編碼、差錯控制（糾錯和檢錯編碼）、自適應信號處理、自適應均衡、信號檢測、模式識別、ATM流量控制、路由選擇、通信網優化和智能網管理等等。
人工神經網路的研究已與模糊邏輯的研究相結合，並在此基礎上與人工智慧的研究相補充，成為新一代智能系統的主要方向。這是因為人工神經網路主要模擬人類右腦的智能行為而人工智慧主要模擬人類左腦的智能機理，人工神經網路與人工智慧有機結合就能更好地模擬人類的各種智能活動。新一代智能系統將能更有力地幫助人類擴展他的智力與思維的功能，成為人類認識和改造世界的聰明的工具。因此，它將繼續成為當代科學研究重要的前沿。

F. 人工神經網路有什麼特點

人工神經網路突出的優點

(1)可以充分逼近任意復雜的非線性關系；
(2)所有定量或定性的信息都等勢分布貯存於網路內的各神經元，故有很強的魯棒性和容錯性；
(3)採用並行分布處理方法，使得快速進行大量運算成為可能；
(4)可學習和自適應不知道或不確定的系統；
(5)能夠同時處理定量、定性知識。

G. 請問神經網路有什麼優點

像人的神經一樣，構造非常精密，基本不會出現QQ被盜的問題！

H. 神經網路的主要內容特點

（1） 神經網路的一般特點
作為一種正在興起的新型技術神經網路有著自己的優勢，他的主要特點如下：
① 由於神經網路模仿人的大腦，採用自適應演算法。使它較之專家系統的固定的推理方式及傳統計算機的指令程序方式更能夠適應化環境的變化。總結規律，完成某種運算、推理、識別及控制任務。因而它具有更高的智能水平，更接近人的大腦。
② 較強的容錯能力，使神經網路能夠和人工視覺系統一樣，根據對象的主要特徵去識別對象。
③ 自學習、自組織功能及歸納能力。
以上三個特點是神經網路能夠對不確定的、非結構化的信息及圖像進行識別處理。石油勘探中的大量信息就具有這種性質。因而，人工神經網路是十分適合石油勘探的信息處理的。
（2） 自組織神經網路的特點
自組織特徵映射神經網路作為神經網路的一種，既有神經網路的通用的上面所述的三個主要的特點又有自己的特色。
① 自組織神經網路共分兩層即輸入層和輸出層。
② 採用競爭學記機制，勝者為王，但是同時近鄰也享有特權，可以跟著競爭獲勝的神經元一起調整權值，從而使得結果更加光滑，不想前面的那樣粗糙。
③ 這一網路同時考慮拓撲結構的問題，即他不僅僅是對輸入數據本身的分析，更考慮到數據的拓撲機構。
權值調整的過程中和最後的結果輸出都考慮了這些，使得相似的神經元在相鄰的位置，從而實現了與人腦類似的大腦分區響應處理不同類型的信號的功能。
④ 採用無導師學記機制，不需要教師信號，直接進行分類操作，使得網路的適應性更強，應用更加的廣泛，尤其是那些對於現在的人來說結果還是未知的數據的分類。頑強的生命力使得神經網路的應用范圍大大加大。

I. 神經網路 的四個基本屬性是什麼

神經網路 的四個基本屬性：

（1）非線性：非線性是自然界的普遍特徵。腦智能是一種非線性現象。人工神經元處於兩種不同的激活或抑制狀態，它們在數學上是非線性的。由閾值神經元組成的網路具有更好的性能，可以提高網路的容錯性和存儲容量。

（2）無限制性：神經網路通常由多個連接廣泛的神經元組成。一個系統的整體行為不僅取決於單個神經元的特性，而且還取決於單元之間的相互作用和互連。通過單元之間的大量連接來模擬大腦的非限制性。聯想記憶是一個典型的無限制的例子。

（3）非常定性：人工神經網路具有自適應、自組織和自學習的能力。神經網路處理的信息不僅會發生變化，而且非線性動態系統本身也在發生變化。迭代過程通常用來描述動態系統的演化。

（4）非凸性：在一定條件下，系統的演化方向取決於特定的狀態函數。例如，能量函數的極值對應於系統的相對穩定狀態。非凸性是指函數具有多個極值，系統具有多個穩定平衡態，從而導致系統演化的多樣性。

(9)神經網路具有哪些突出的優點擴展閱讀：

神經網路的特點優點：

人工神經網路的特點和優越性，主要表現在三個方面：

第一，具有自學習功能。例如實現圖像識別時，只在先把許多不同的圖像樣板和對應的應識別的結果輸入人工神經網路，網路就會通過自學習功能，慢慢學會識別類似的圖像。自學習功能對於預測有特別重要的意義。預期未來的人工神經網路計算機將為人類提供經濟預測、市場預測、效益預測，其應用前途是很遠大的。

第二，具有聯想存儲功能。用人工神經網路的反饋網路就可以實現這種聯想。

第三，具有高速尋找優化解的能力。尋找一個復雜問題的優化解，往往需要很大的計算量，利用一個針對某問題而設計的反饋型人工神經網路，發揮計算機的高速運算能力，可能很快找到優化解。