一個神經網路多少錢

『壹』 製作ai神經網路能買錢嗎

能。神經網路是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型。神經網路被用於從物流、客戶支持到電子商務零售的各個領域，所以是能的。這種網路依靠系統的復雜程度，通過調整內部大量節點之間相互連接的關系，從而達到處理信息的目的。

『貳』 跑一個神經網路需要多久

神經網路訓練需要根據樣本量來判斷時間，一般情況下6個小時左右
人工神經網路（ArtificialNeuralNetworks，簡寫為ANNs）是一種模仿動物神經網路行為特徵，進行分布式並行信息處理的演算法數學模型

『叄』 神經網路中的各種損失函數介紹

不同的損失函數可用於不同的目標。在這篇文章中，我將帶你通過一些示例介紹一些非常常用的損失函數。這篇文章提到的一些參數細節都屬於tensorflow或者keras的實現細節。

損失函數的簡要介紹

損失函數有助於優化神經網路的參數。我們的目標是通過優化神經網路的參數(權重)來最大程度地減少神經網路的損失。通過神經網路將目標(實際)值與預測值進行匹配，再經過損失函數就可以計算出損失。然後，我們使用梯度下降法來優化網路權重，以使損失最小化。這就是我們訓練神經網路的方式。

均方誤差

當你執行回歸任務時，可以選擇該損失函數。顧名思義，這種損失是通過計算實際(目標)值和預測值之間的平方差的平均值來計算的。

例如，你有一個神經網路，通過該網路可以獲取一些與房屋有關的數據並預測其價格。在這種情況下，你可以使用MSE(均方誤差)損失。基本上，在輸出為實數的情況下，應使用此損失函數。

二元交叉熵

當你執行二元分類任務時，可以選擇該損失函數。如果你使用BCE(二元交叉熵)損失函數，則只需一個輸出節點即可將數據分為兩類。輸出值應通過sigmoid激活函數，以便輸出在(0-1)范圍內。

例如，你有一個神經網路，該網路獲取與大氣有關的數據並預測是否會下雨。如果輸出大於0.5，則網路將其分類為會下雨；如果輸出小於0.5，則網路將其分類為不會下雨。即概率得分值越大，下雨的機會越大。

訓練網路時，如果標簽是下雨，則輸入網路的目標值應為1，否則為0。

重要的一點是，如果你使用BCE損失函數，則節點的輸出應介於(0-1)之間。這意味著你必須在最終輸出中使用sigmoid激活函數。因為sigmoid函數可以把任何實數值轉換(0–1)的范圍。(也就是輸出概率值)

如果你不想在最後一層上顯示使用sigmoid激活函數，你可以在損失函數的參數上設置from logits為true，它會在內部調用Sigmoid函數應用到輸出值。

多分類交叉熵

當你執行多類分類任務時，可以選擇該損失函數。如果使用CCE(多分類交叉熵)損失函數，則輸出節點的數量必須與這些類相同。最後一層的輸出應該通過softmax激活函數，以便每個節點輸出介於(0-1)之間的概率值。

例如，你有一個神經網路，它讀取圖像並將其分類為貓或狗。如果貓節點具有高概率得分，則將圖像分類為貓，否則分類為狗。基本上，如果某個類別節點具有最高的概率得分，圖像都將被分類為該類別。

為了在訓練時提供目標值，你必須對它們進行一次one-hot編碼。如果圖像是貓，則目標向量將為(1，0)，如果圖像是狗，則目標向量將為(0，1)。基本上，目標向量的大小將與類的數目相同，並且對應於實際類的索引位置將為1，所有其他的位置都為零。

如果你不想在最後一層上顯示使用softmax激活函數，你可以在損失函數的參數上設置from logits為true，它會在內部調用softmax函數應用到輸出值。與上述情況相同。

稀疏多分類交叉熵

該損失函數幾乎與多分類交叉熵相同，只是有一點小更改。

使用SCCE(稀疏多分類交叉熵)損失函數時，不需要one-hot形式的目標向量。例如如果目標圖像是貓，則只需傳遞0，否則傳遞1。基本上，無論哪個類，你都只需傳遞該類的索引。

這些是最重要的損失函數。訓練神經網路時，可能會使用這些損失函數之一。

下面的鏈接是Keras中所有可用損失函數的源代碼。

(https://github.com/keras-team/keras/blob//keras/backend/numpy_backend.py)

『肆』 神經網路演算法的人工神經網路

人工神經網路（Artificial Neural Networks，ANN）系統是 20 世紀 40 年代後出現的。它是由眾多的神經元可調的連接權值連接而成，具有大規模並行處理、分布式信 息存儲、良好的自組織自學習能力等特點。BP（Back Propagation）演算法又稱為誤差 反向傳播演算法，是人工神經網路中的一種監督式的學習演算法。BP 神經網路演算法在理 論上可以逼近任意函數，基本的結構由非線性變化單元組成，具有很強的非線性映射能力。而且網路的中間層數、各層的處理單元數及網路的學習系數等參數可根據具體情況設定，靈活性很大，在優化、信號處理與模式識別、智能控制、故障診斷等許 多領域都有著廣泛的應用前景。 人工神經元的研究起源於腦神經元學說。19世紀末，在生物、生理學領域，Waldeger等人創建了神經元學說。人們認識到復雜的神經系統是由數目繁多的神經元組合而成。大腦皮層包括有100億個以上的神經元，每立方毫米約有數萬個，它們互相聯結形成神經網路，通過感覺器官和神經接受來自身體內外的各種信息，傳遞至中樞神經系統內，經過對信息的分析和綜合，再通過運動神經發出控制信息，以此來實現機體與內外環境的聯系，協調全身的各種機能活動。
神經元也和其他類型的細胞一樣，包括有細胞膜、細胞質和細胞核。但是神經細胞的形態比較特殊，具有許多突起，因此又分為細胞體、軸突和樹突三部分。細胞體內有細胞核，突起的作用是傳遞信息。樹突是作為引入輸入信號的突起，而軸突是作為輸出端的突起，它只有一個。
樹突是細胞體的延伸部分，它由細胞體發出後逐漸變細，全長各部位都可與其他神經元的軸突末梢相互聯系，形成所謂「突觸」。在突觸處兩神經元並未連通，它只是發生信息傳遞功能的結合部，聯系界面之間間隙約為（15～50)×10米。突觸可分為興奮性與抑制性兩種類型，它相應於神經元之間耦合的極性。每個神經元的突觸數目正常，最高可達10個。各神經元之間的連接強度和極性有所不同，並且都可調整、基於這一特性，人腦具有存儲信息的功能。利用大量神經元相互聯接組成人工神經網路可顯示出人的大腦的某些特徵。
人工神經網路是由大量的簡單基本元件——神經元相互聯接而成的自適應非線性動態系統。每個神經元的結構和功能比較簡單，但大量神經元組合產生的系統行為卻非常復雜。
人工神經網路反映了人腦功能的若干基本特性，但並非生物系統的逼真描述，只是某種模仿、簡化和抽象。
與數字計算機比較，人工神經網路在構成原理和功能特點等方面更加接近人腦，它不是按給定的程序一步一步地執行運算，而是能夠自身適應環境、總結規律、完成某種運算、識別或過程式控制制。
人工神經網路首先要以一定的學習准則進行學習，然後才能工作。現以人工神經網路對於寫「A」、「B」兩個字母的識別為例進行說明，規定當「A」輸入網路時，應該輸出「1」，而當輸入為「B」時，輸出為「0」。
所以網路學習的准則應該是：如果網路作出錯誤的的判決，則通過網路的學習，應使得網路減少下次犯同樣錯誤的可能性。首先，給網路的各連接權值賦予(0，1)區間內的隨機值，將「A」所對應的圖象模式輸入給網路，網路將輸入模式加權求和、與門限比較、再進行非線性運算，得到網路的輸出。在此情況下，網路輸出為「1」和「0」的概率各為50%，也就是說是完全隨機的。這時如果輸出為「1」(結果正確)，則使連接權值增大，以便使網路再次遇到「A」模式輸入時，仍然能作出正確的判斷。
如果輸出為「0」(即結果錯誤)，則把網路連接權值朝著減小綜合輸入加權值的方向調整，其目的在於使網路下次再遇到「A」模式輸入時，減小犯同樣錯誤的可能性。如此操作調整，當給網路輪番輸入若干個手寫字母「A」、「B」後，經過網路按以上學習方法進行若干次學習後，網路判斷的正確率將大大提高。這說明網路對這兩個模式的學習已經獲得了成功，它已將這兩個模式分布地記憶在網路的各個連接權值上。當網路再次遇到其中任何一個模式時，能夠作出迅速、准確的判斷和識別。一般說來，網路中所含的神經元個數越多，則它能記憶、識別的模式也就越多。 （1）人類大腦有很強的自適應與自組織特性，後天的學習與訓練可以開發許多各具特色的活動功能。如盲人的聽覺和觸覺非常靈敏；聾啞人善於運用手勢；訓練有素的運動員可以表現出非凡的運動技巧等等。
普通計算機的功能取決於程序中給出的知識和能力。顯然，對於智能活動要通過總結編製程序將十分困難。
人工神經網路也具有初步的自適應與自組織能力。在學習或訓練過程中改變突觸權重值，以適應周圍環境的要求。同一網路因學習方式及內容不同可具有不同的功能。人工神經網路是一個具有學習能力的系統，可以發展知識，以致超過設計者原有的知識水平。通常，它的學習訓練方式可分為兩種，一種是有監督或稱有導師的學習，這時利用給定的樣本標准進行分類或模仿；另一種是無監督學習或稱無為導師學習，這時，只規定學習方式或某些規則，則具體的學習內容隨系統所處環境 （即輸入信號情況）而異，系統可以自動發現環境特徵和規律性，具有更近似人腦的功能。
（2）泛化能力
泛化能力指對沒有訓練過的樣本，有很好的預測能力和控制能力。特別是，當存在一些有雜訊的樣本，網路具備很好的預測能力。
(3)非線性映射能力
當對系統對於設計人員來說，很透徹或者很清楚時，則一般利用數值分析，偏微分方程等數學工具建立精確的數學模型，但當對系統很復雜，或者系統未知，系統信息量很少時，建立精確的數學模型很困難時，神經網路的非線性映射能力則表現出優勢，因為它不需要對系統進行透徹的了解，但是同時能達到輸入與輸出的映射關系，這就大大簡化設計的難度。
(4)高度並行性
並行性具有一定的爭議性。承認具有並行性理由：神經網路是根據人的大腦而抽象出來的數學模型，由於人可以同時做一些事，所以從功能的模擬角度上看，神經網路也應具備很強的並行性。
多少年以來，人們從醫學、生物學、生理學、哲學、信息學、計算機科學、認知學、組織協同學等各個角度企圖認識並解答上述問題。在尋找上述問題答案的研究過程中，這些年來逐漸形成了一個新興的多學科交叉技術領域，稱之為「神經網路」。神經網路的研究涉及眾多學科領域，這些領域互相結合、相互滲透並相互推動。不同領域的科學家又從各自學科的興趣與特色出發，提出不同的問題，從不同的角度進行研究。
下面將人工神經網路與通用的計算機工作特點來對比一下：
若從速度的角度出發，人腦神經元之間傳遞信息的速度要遠低於計算機，前者為毫秒量級，而後者的頻率往往可達幾百兆赫。但是，由於人腦是一個大規模並行與串列組合處理系統，因而，在許多問題上可以作出快速判斷、決策和處理，其速度則遠高於串列結構的普通計算機。人工神經網路的基本結構模仿人腦，具有並行處理特徵，可以大大提高工作速度。
人腦存貯信息的特點為利用突觸效能的變化來調整存貯內容，也即信息存貯在神經元之間連接強度的分布上，存貯區與計算機區合為一體。雖然人腦每日有大量神經細胞死亡 （平均每小時約一千個），但不影響大腦的正常思維活動。
普通計算機是具有相互獨立的存貯器和運算器，知識存貯與數據運算互不相關，只有通過人編出的程序使之溝通，這種溝通不能超越程序編制者的預想。元器件的局部損壞及程序中的微小錯誤都可能引起嚴重的失常。 心理學家和認知科學家研究神經網路的目的在於探索人腦加工、儲存和搜索信息的機制，弄清人腦功能的機理，建立人類認知過程的微結構理論。
生物學、醫學、腦科學專家試圖通過神經網路的研究推動腦科學向定量、精確和理論化體系發展，同時也寄希望於臨床醫學的新突破；信息處理和計算機科學家研究這一問題的目的在於尋求新的途徑以解決不能解決或解決起來有極大困難的大量問題，構造更加逼近人腦功能的新一代計算機。
人工神經網路早期的研究工作應追溯至上世紀40年代。下面以時間順序，以著名的人物或某一方面突出的研究成果為線索，簡要介紹人工神經網路的發展歷史。
1943年，心理學家W·Mcculloch和數理邏輯學家W·Pitts在分析、總結神經元基本特性的基礎上首先提出神經元的數學模型。此模型沿用至今，並且直接影響著這一領域研究的進展。因而，他們兩人可稱為人工神經網路研究的先驅。
1945年馮·諾依曼領導的設計小組試製成功存儲程序式電子計算機，標志著電子計算機時代的開始。1948年，他在研究工作中比較了人腦結構與存儲程序式計算機的根本區別，提出了以簡單神經元構成的再生自動機網路結構。但是，由於指令存儲式計算機技術的發展非常迅速，迫使他放棄了神經網路研究的新途徑，繼續投身於指令存儲式計算機技術的研究，並在此領域作出了巨大貢獻。雖然，馮·諾依曼的名字是與普通計算機聯系在一起的，但他也是人工神經網路研究的先驅之一。
50年代末，F·Rosenblatt設計製作了「感知機」，它是一種多層的神經網路。這項工作首次把人工神經網路的研究從理論探討付諸工程實踐。當時，世界上許多實驗室仿效製作感知機，分別應用於文字識別、聲音識別、聲納信號識別以及學習記憶問題的研究。然而，這次人工神經網路的研究高潮未能持續很久，許多人陸續放棄了這方面的研究工作，這是因為當時數字計算機的發展處於全盛時期，許多人誤以為數字計算機可以解決人工智慧、模式識別、專家系統等方面的一切問題，使感知機的工作得不到重視；其次，當時的電子技術工藝水平比較落後，主要的元件是電子管或晶體管，利用它們製作的神經網路體積龐大，價格昂貴，要製作在規模上與真實的神經網路相似是完全不可能的；另外，在1968年一本名為《感知機》的著作中指出線性感知機功能是有限的，它不能解決如異感這樣的基本問題，而且多層網路還不能找到有效的計算方法，這些論點促使大批研究人員對於人工神經網路的前景失去信心。60年代末期，人工神經網路的研究進入了低潮。
另外，在60年代初期，Widrow提出了自適應線性元件網路，這是一種連續取值的線性加權求和閾值網路。後來，在此基礎上發展了非線性多層自適應網路。當時，這些工作雖未標出神經網路的名稱，而實際上就是一種人工神經網路模型。
隨著人們對感知機興趣的衰退，神經網路的研究沉寂了相當長的時間。80年代初期，模擬與數字混合的超大規模集成電路製作技術提高到新的水平，完全付諸實用化，此外，數字計算機的發展在若干應用領域遇到困難。這一背景預示，向人工神經網路尋求出路的時機已經成熟。美國的物理學家Hopfield於1982年和1984年在美國科學院院刊上發表了兩篇關於人工神經網路研究的論文，引起了巨大的反響。人們重新認識到神經網路的威力以及付諸應用的現實性。隨即，一大批學者和研究人員圍繞著 Hopfield提出的方法展開了進一步的工作，形成了80年代中期以來人工神經網路的研究熱潮。
1985年，Ackley、Hinton和Sejnowski將模擬退火演算法應用到神經網路訓練中，提出了Boltzmann機，該演算法具有逃離極值的優點，但是訓練時間需要很長。
1986年，Rumelhart、Hinton和Williams提出了多層前饋神經網路的學習演算法，即BP演算法。它從證明的角度推導演算法的正確性，是學習演算法有理論依據。從學習演算法角度上看，是一個很大的進步。
1988年，Broomhead和Lowe第一次提出了徑向基網路：RBF網路。
總體來說，神經網路經歷了從高潮到低谷，再到高潮的階段，充滿曲折的過程。

『伍』 一個完整的人工神經網路包括

人工神經網路主要架構是由神經元、層和網路三個部分組成。整個人工神經網路包含一系列基本的神經元、通過權重相互連接。
神經元是人工神經網路最基本的單元。單元以層的方式組，每一層的每個神經元和前一層、後-層的神經元連接，共分為輸入層、輸出層和隱藏層，三層連接形成一-個神經網路。
輸入層只從外部環境接收信息，是由輸入單元組成，而這些輸入單元可接收樣本中各種不同的特徵信息。該層的每個神經元相當於自變數，不完成任何計算，只為下一層傳遞信息；隱藏層介於輸入層和輸出層之間，這些層完全用於分析，其函數聯系輸入層變數和輸出層變數，使其更配適數據。
而最後，輸出層生成最終結果，每個輸出單元會對應到某一種特定的分類，為網路送給外部系統的結果值，，整個網路由調整鏈接強度的程序來達成學習的目的。

『陸』 「高精度神經網路(NN)演算法C語言開發」這個項目能賺多少錢

裝多少錢，首先要看你的項目的成熟度，功能強大好用等。

其次就是銷售 公關能力。一個軟體，沒人能說出它的真實價值。最多是個估計，而且不準確。
就好比oracle 你賣一套給學校，裝不了多少錢，人家也知道學校沒多少錢。可能幾萬就賣了。
但是買個企業 如移動 肯定幾十上百萬。

可以說只要成熟的項目都能賺錢，多少是看個人情況。

『柒』 大家評評理，這黑科技實現後該賣多少錢

對於不少小夥伴來說，科幻電影一定是此生必打卡的影片類型。像是去年大受好評的《流浪地球》，小到救援隊穿的機械外骨骼，大到行星推進器，可以說在中國電影史上還從未有過一部電影，體現出了如此深厚的科技崇拜。

其實，翻開固特異的歷史，它的壯舉還真是不少：世界上首款量產汽車福特T系列就是它提供的原配輪胎；創造了368次F1冠軍記錄，至今無人超越；更牛的是，創造陸路時速960公里世界紀錄的火箭車和人類首次登月的太空車也是裝備固特異的輪胎；再到近年來所發布的這些概念輪胎，這品牌還是真是「生命不息，折騰不止」！

總結

可能在很多人眼中，輪胎就是四個黑色的橡膠圈，很少有什麼創新或突破。但隨著無人駕駛和電動車的興起，輪胎不再只是橡膠產品，也能匯聚諸多先進科技，甚至腦洞大開。固特異已經向人們展示各種各樣的腦洞，雖然有的腦洞很大，不過要實現科幻電影的情節，還得靠這些腦洞和創新！在未來，輪胎也不僅是一款輪胎那麼簡單，而是智能駕駛生態鏈的重要一環，這只會思考的腳，已向我們大步走來！

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