从人工智能模拟自然界的角度,请简述模糊控制和人工神经网络的区别?答：神经网络自动学习自然模型，然后可能模拟出人类也没发现高端的情况。模糊控制就是靠特征提取自然的特征和范围，只能在一定范围内模拟。不过话说模糊主要是用于负反馈调节和比兑，没见过模拟啊
响应面与神经网络区别答：区别如下：1、响应面是基于多项式拟合的回归模型，适用于数据较少、结构简单的问题。2、神经网络是通过大量的训练样本进行学习，能够逼近任意复杂的非线性函数。3、响应面对数据的要求较低，可以利用少量的实验数据进行拟合。而神经网络需要进行预处理和特征提取等工作。
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)有什么区别?答：卷积神经网络（CNN）主要用于处理具有网格结构的数据，例如图像和语音。它通过卷积层和池化层来提取输入数据中的局部特征，并通过全连接层进行分类或回归。CNN的卷积操作可以有效地捕捉到图像中的空间局部特征，并且具有参数共享的特性，减少了模型的参数量。循环神经网络（RNN）则更适合处理序列数据，例如自然...
神经网络属于什么学派答：从而进行非线性变换后输出。每两个神经元之间的连接代表加权值，称之为权重。不同的权重和激活函数，则会导致神经网络不同的输出。 举个手写识别的例子，给定一个未知数字，让神经网络识别是什么数字。此时的神经网络的输入由一组被输入图像的像素所激活的输入神经元所定义。
...循环神经网络)、DNN(深度神经网络)的内部网络结构有什么区别...答：如下：1、DNN：存在着一个问题——无法对时间序列上的变化进行建模。然而，样本出现的时间顺序对于自然语言处理、语音识别、手写体识别等应用非常重要。对了适应这种需求，就出现了另一种神经网络结构——循环神经网络RNN。2、CNN：每层神经元的信号只能向上一层传播，样本的处理在各个时刻独立，因此又被称...
卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)有什么区别?答：简单来说，卷积神经网络和循环神经网络都是深度学习的重要框架。区别在哪里呢？区别就在循环层上。卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。举个例子，进行手写数字识别的时候，我们并不在意前一个决策结果是什么，需要用卷积神经网络；而自然...
人工神经网络算法与机器学习算法是两种完全不同的算法答：人工神经网络算法与机器学习算法是两种完全不同的算法，他们的区别在于：人工神经网络(Artificial Neural Network，简称ANN)是一种有监督学习算法，它试图通过模拟人脑神经系统对复杂信息的处理机制来构建一种数学模型。该算法是最知名、应用最为广泛的机器学习算法，可以毫不夸张地说，你所能接触到的人工智能...
数据挖掘中的神经网络和模糊逻辑的概念是啥?答：【神经网络】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。最常用...
前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系答：BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络，三者都属于人工神经网络。因此，三者原理和结构相同。三、作用不同 1、前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数．而且可以精确实现任意有限训练样本集。2、BP神经网络：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络...
人工神经网络算法与机器算法相同吗?答：人工神经网络算法与机器算法不完全相同，它们之间有一些区别和联系，简单来说：机器算法是一种实现人工智能的方法总称，它是指计算机的算法能够像人一样，从数据中找到信息，从而学习一些规律。人工神经网络算法是一种机器算法的技术，它是指利用深度的神经网络，将模型处理得更为复杂，从而使模型对数据的...
网友点评：
盛邱侧18166834020：
svm 和 deep learning 的区别 -
滨海县121回复：
svm 和 deep learning 的区别如下:一.svm 1.英 ['esv'i:'em] 美 ['esv'i:'em] 词典意思为: [医][=seminal vesicle microsome]精囊微粒体 网络意思为: 支持向量机; 空间矢量调制; 支撑向量机2.例句:The results of simulation and experiment verify ...
盛邱侧18166834020：
数据挖掘问题Towhatextentdothefollowing
滨海县121回复：
您的第一段话,我看不太懂 第二段话我试试理解您的问题. 是问为什么神经网络和SVM支持向量机对同样的样本划分,可能会产生不一样的hyperplane作为结果 从表象上...
盛邱侧18166834020：
数据挖掘、机器学习、深度学习、推荐算法的联系与差别? -
滨海县121回复：
数据挖掘:使用一些技术、手段、算法挖掘、发掘数据之间的关系 数据的潜在联系等 机器学习:使用一些算法 例如svm xgboost knn 神经网络等 学习数据的特征与目标之间的关系等 深度学习:深度学习也可以说属于机器学习 只不过深度学习强调使用神经网络来完成机器学习完成的任务 而且强调神经网络的深度一般比较深 推荐算法:是上述三种技术的一种实际应用 来解决实际问题 类似的还有 NLP CV 指纹识别等
盛邱侧18166834020：
数据挖掘中的神经网络和模糊逻辑的概念是啥? -
滨海县121回复：
【神经网络】 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...
盛邱侧18166834020：
svm和mlp谁的处理速度比较快 -
滨海县121回复：
单纯比较速度并没有意义,因为两种方法的原理完全不同,但从得到全局最优解的角度来看,SVM效果较好. 一、SVM可以发现全局最优,而BP算法通常只能获得局部最优 SVM学习问题可以表示为凸优化问题,因此可以利用已知的有效算法...
