学神经网络和功放哪个好

1. 支持向量机和神经网络那个前景更好

你好！支持向量机SVM ( Support Vector Machines)是由Vanpik领导的AT&TBell实验室研究小组
在1963年提出的一种新的非常有潜力的分类技术, SVM是一种基于统计学习理论的模式识别方法，主要应用于模式识别领域.由于当时这些研究尚不十分完善,在解决模式识别问题中往往趋于保守,且数学上比较艰涩,因此这些研究一直没有得到充的重视.直到90年代,一个较完善的理论体系—统计学习理论 ( StatisticalLearningTheory,简称SLT) 的实现和由于神经网络等较新兴的机器学习方法的研究遇到一些重要的困难,比如如何确定网络结构的问题、过学习与欠学习问题、局部极小点问题等,使得SVM迅速发展和完善,在解决小样本 、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.从此迅速的发展起来，现在已经在许多领域（生物信息学，文本和手写识别等）都取得了成功的应用。
SVM的关键在于核函数，这也是最喜人的地方。低维空间向量集通常难于划分，解决的方法是将它们映射到高维空间。但这个办法带来的困难就是计算复杂度的增加，而核函数正好巧妙地解决了这个问题。也就是说，只要选用适当的核函数，我们就可以得到高维空间的分类函数。在SVM理论中，采用不同的核函数将导致不同的SVM算法
它是一种以统计学理论为基础的，以结构风险最小化的学习机学习方法，要优于神经网络学习。

2. 学习人工神经网络 出去后找什么样的工作

人工神经网络只是一种工具，学会后有这种思想，可以去有招数据处理类的公司。学习的东西只能作为一种手段，一种辅助，公司要你做的肯定有更多变化的，只有你会这种思想，才有可能处理更深的数据处理。

3. 神经网络工具箱与编程实现哪个更好

首先说一下神经网络工具箱，在我刚刚接触神经网络的时候，我就利用工具箱去解决问题，这让我从直观上对神经网络有了了解，大概清楚了神经网络的应用范围以及它是如何解决实际问题的。
工具箱的优势在于我们不用了解其内部的具体实现，更关注于模型的建立与问题的分析，也就是说，如果抛开算法的错误，那么用工具箱来解决实际问题会让我们能把更多的精力放在实际问题的模型建立上，而不是繁琐的算法实现以及分析上。

其次谈谈编程实现神经网络，由于个人能力有限，所以只是简单的编程实现过一些基本神经算法，总的体会就是编程的过程让我对算法有了更透彻的理解，可以更深入的分析其内部运行机制，也同样可以实现一下自己的想法，构建自己的神经网络算法。

以上是我对两个方法的简单理解。那究竟哪个方法更好些呢？我个人的看法是要看使用者的目的是怎样的。

如果使用者的目的在于解决实际问题，利用神经网络的函数逼近与拟合功能实现自己对实际问题的分析与模型求解，那我的建议就是利用神经网络工具箱，学过编程语言的人都知道，无论用什么编程语言将一个现有的算法编程实现达到可用的结果这一过程都是及其繁琐与复杂的，就拿简单的经典BP神经网络算法来说，算法本身的实现其实并不难，可根据不同人的能力，编出来的程序的运行效率是大不相同的，而且如果有心人看过matlab的工具箱的源码的话，应该能发现，里面采用的方法并不完全是纯粹的BP经典算法，一个算法从理论到实现还要依赖与其他算法的辅助，计算机在计算的时候难免出现的舍入误差，保证权值的时刻改变，这都是编程人员需要考虑的问题，可能还有很多的问题
这样的话，如果自己单人编程去实现神经网络来解决实际问题的话，整体效率就没有使用工具箱更好。

如果使用者的目的在于分析算法，构造新的网络的话那当然首推自己编程实现。个人的感觉就是，如果真的是自己完全编程实现的话，对算法会有很深入的理解，在编程的调试过程中，也会领悟到很多自己从前从来没有考虑过的问题，像权值的初始的随机选取应该怎么样，将训练样本按什么顺序输入等，这都是编程实现所要考虑的问题，不同的方法得到的结果会有很大的差距。

4. 机器学习目前最热点的研究方向是什么

方向如下：

推荐神经网络和深度学习，神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向——深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。

简介：

人工神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。

这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。

5. 神经网络的学习方式

神经网络的学习方式很多 ， 根据一种广泛采用的分类方法 ， 可将神经网络的学习算法
归纳为 3 类 。 一类是有导师学习 ， 一类为无导师学习 ， 还有一类是灌输式学习 。

6. 普通功放和数字功放哪个好

同档次下，声音普通功放好

7. 最近在研究回归分析，感觉用神经网络来做这个是不是不太合适，因为最终得到的模型在数学上不是很好表达

神经网络也是什么都能做，确实在解释上不好。其实神经网络最后一层也是回归模型，只是输入层经过了几层。现在问题是要精度还是解释。神经网络需要的数据量大，一般回归模型没那么需要数据但精度不够。

8. 请实话实说，我想知道，研究生阶段学习这个神经网络，毕业后的就业情况，另外，跟数学关系很大

研究生阶段学习神经网络和就业有关系吗？研究生光学个神经网络就觉得足够了吗？你把这个东西看的太万能了。钞票都不是万能的，更何况神经网络。
现在学工科的读研不搞点数学不涉及点神经网络都不好意思说自己是研究生，不编程都不好意思说自己会电脑，不发几篇英文论文都不好意思说自己发过文章。
找工作主要看你脑袋灵活不灵活，会不会说话，会不会吹自己。还有和学校、性别有很大关系。
那个不难学。

9. 神经网络到底能干什么

神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。
神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。

神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两类：
1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类：
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。

10. 研究生神经网络专业是学什么的啊，好不好就业呢

几乎没有只学这个的吧，这只是一种方法而已，属于人工智能的方向