人工能和卷積神經網路哪個好

Ⅰ 前饋神經網路、BP神經網路、卷積神經網路的區別與聯系

區別：

一、計算方法不同

1、前饋神經網路：一種最簡單的神經網路，各神經元分層排列。每個神經元只與前一層的神經元相連。接收前一層的輸出，並輸出給下一層．各層間沒有反饋。

2、BP神經網路：是一種按照誤差逆向傳播演算法訓練的多層前饋神經網路。

3、卷積神經網路：包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路。

二、作用不同

1、前饋神經網路：結構簡單，應用廣泛，能夠以任意精度逼近任意連續函數及平方可積函數．而且可以精確實現任意有限訓練樣本集。

2、BP神經網路：具有很強的非線性映射能力和柔性的網路結構。網路的中間層數、各層的神經元個數可根據具體情況任意設定，並且隨著結構的差異其性能也有所不同。

3、卷積神經網路：具有表徵學習能力，能夠按其階層結構對輸入信息進行平移不變分類。

三、用途不同

1、前饋神經網路：主要應用包括感知器網路、BP網路和RBF網路。

2、BP神經網路：1）函數逼近：用輸入向量和相應的輸出向量訓練一個網路逼近一個函數；2）模式識別：用一個待定的輸出向量將它與輸入向量聯系起來；3）分類：把輸入向量所定義的合適方式進行分類；4）數據壓縮：減少輸出向量維數以便於傳輸或存儲。

3、卷積神經網路：可應用於圖像識別、物體識別等計算機視覺、自然語言處理、物理學和遙感科學等領域。

聯系：

BP神經網路和卷積神經網路都屬於前饋神經網路，三者都屬於人工神經網路。因此，三者原理和結構相同。

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人工神經網路的優點：

1、具有自學習功能。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，可很快找到優化解。

Ⅱ 卷積神經網路 為什麼優於 機器學習

首先搞清楚機器學習以及卷積神經網路概念。其實卷積神經網路是機器學習中的一種演算法。主要用於圖像特徵提取。而機器學習主要指統計機器學習。而機器學習有三個要素：1、模型2、策略3、演算法，CNN屬於一種演算法。所以沒有什麼優於的說法。

Ⅲ 識別數字，bp神經網路演算法，卷積神經網路演算法，svm演算法，adaboost演算法哪種好

看數字圖片而定。如果圖片較小並且質量還不錯，那麼通過2層的神經網路就能勝任。
對於MNIst數據集（28*28的手寫數字），2層神經網路准確率可達99%，svm也有98%以上。
以上實現非常簡單，matlab已經有現成工具箱。

卷積神經網路通常用於更加復雜的場合，閉合是被圖像內容等。在MNIST數據集上cnn可達99.7%准確率，但是實現起來較為復雜，需要通過開源框架caffe，keras等進行編程。

如果對准確率要求沒有達到小數點後兩位的程度，用簡單的svm，神經網路，softmax等調調參數就行了。