1樓：網友
模式識別是對錶徵事物或現象的各種形式的資訊進行處理和分析，來對事物或現象進行描述、辨認、分類和解釋的過程。該技術以貝葉斯概率論和申農的資訊理論為理論基礎，對資訊的處理過程更接近人類大腦的邏輯思維過程。
現在有兩種基本的模式識別方法，即統計模式識別方法和結構模式識別方法。人工神經網路是模式識別中的常用方法，近年來發展起來的人工神經網路模式的識別方法逐漸取代傳統的模式識別方法。經過多年的研究和發展，模式識別已成為當前比較先進的技術，被廣泛應用到文字識別、語音識別、指紋識別、遙感影象識別、人臉識別、手寫體字元的識別、工業故障檢測、精確制導等方面。
神經網路在模式識別方面可以做些什麼呢？希望能給點列舉作為提示,xiexiela
2樓：網友
神經網路在人工智慧領域的應用非常的廣泛，甚至在某些具體領域已達到了state-of-art，例如影象識別，目標檢測，**廣告點選率**，語音識別等。目前deep learning方面的應用非常熱，在很多領域取得了出色的成績，例如史丹福大學在用recursive network做情感分析、基於神經言模型的此向量訓練等等，可以探索的東西很多。
神經網路在影象識別中有哪些應用
3樓：網友
卷積神經網路有以下幾種應用可供研究：
1、基於卷積網路的形狀識別。
物體的形狀是人的視覺系統分析和識別物體的基礎，幾何形狀是物體的本質特徵的表現，並具有平移、縮放和旋轉不變等特點，所以在模式識別領域，對於形狀的分析和識別具有十分重要的意義，而二維影象作為三維影象的特例以及組成部分，因此二維影象的識別是三維影象識別的基礎。
2、基於卷積網路的人臉檢測。
卷積神經網路與傳統的人臉檢測方法不同，它是通過直接作用於輸入樣本，用樣本來訓練網路並最終實現檢測任務的。它是非引數型的人臉檢測方法，可以省去傳統方法中建模、引數估計以及引數檢驗、重建模型等的一系列複雜過程。本文針對影象中任意大小、位置、姿勢、方向、膚色、面部表情和光照條件的人臉。
3、文字識別系統。
在經典的模式識別中，一般是事先提取特徵。提取諸多特徵後，要對這些特徵進行相關性分析，找到最能代表字元的特徵，去掉對分類無關和自相關的特徵。然而，這些特徵的提取太過依賴人的經驗和主觀意識，提取到的特徵的不同對分類效能影響很大，甚至提取的特徵的順序也會影響最後的分類效能。
同時，影象預處理的好壞也會影響到提取的特徵。
人工神經網路在模式識別中的應用 **該怎麼寫
4樓：網友
duda的那本模式分類專門有一章講神經網路。
然後就是simon haykin的那本神經網路與機器學習，應該是比較經典的。
幾乎所有的模式識別或者人工智慧的書上都會有專門的一章講神經網路。
我覺得就是按照書上那種結構寫就行了。先寫bp，然後是徑向基函式，然後是hopfield等等。
5樓：藍光行動
模式識別中乙個方法是聚類，而神經網路中，如感知機、bp演算法、rbf演算法、hopfield演算法等都可以做聚類，這可以是乙個思路。
模式識別是人工智慧技術應用的乙個重要方面.請問模式識別有哪些具體應用
6樓：網友
模式識別下面分為很多子方向，當下比較主流的方向包括：理論機器學習、深度學習、人機互動（其中，語音識別是乙個重要的方向）、自然語言處理、計算機視覺（又包括人臉識別、文字識別、虹膜識別、步態識別等等）……每個子方向都異常艱深，具體情況建議瞭解更多。
bp神經網路收斂問題,BP神經網路的幾個簡單問題
當然是越慢。因為bai已經接近最低du點,訓練也進入誤 zhi差曲面的平dao坦區,每次搜內索的誤差下降速度是容減慢的。這一點可以在bp神經網路的誤差調整公式上看出。事實上收斂速度逐漸減慢,這是正常的,如果一定要避免這種情況,可以自適應改變學習率。由於傳統bp演算法的學習速率是固定的,因此網路的收斂...
在神經網路中weight decay起到的做用是什麼？mom
weigth decay的作用是用來放在cost function中作為正則項，來防止overfitting的，這樣做的目的是使不重要的特徵項權重變小。momentum是什麼意思及用法 體弱,需要復關心和照顧制.帶著我們的 孩子,去關心照顧我們的老人,是對孩子最好的教育.常回家看看,哪怕是幫媽媽洗個...
怎樣用python構建卷積神經網路
用keras框架較為方便 首先安裝anaconda，然後通過pip安裝keras 以下 wphh的部落格。coding utf 8 gpu run command theano flags mode fast run,device gpu,floatx float32 python cnn.py c...