为什么我们在计算机中使用神经网络？

为什么我们使用神经网络？这是生物学的.是否还有更适合计算机的解决方案？

换句话说:为什么我们使用人类大脑作为人工智能灵感的模型？

神经网络并不是真正的生物学.它们在非常一般的层面上类似于神经元的结构,但可以夸张地说它们"像大脑一样"(夸张地被一些神经网络倡导者鼓励,唉).

神经网络主要用于模糊,困难的问题,这些问题不会产生传统的算法方法.IOWs,也有电脑更"合适"的解决方案,但有时这些解决方案不起作用,在这些情况下一种方法是神经网络.

为什么我们使用神经网络？

因为它们构造起来很简单,并且通常似乎是某些类问题的好方法,例如模式识别.

是否还有更适合计算机的解决方案？

是的,与计算机架构更紧密匹配的实现可能更适合计算机,但可能不太适合有效的解决方案.

为什么我们使用人类大脑作为人工智能灵感的模型？

因为我们的大脑是我们拥有智慧的优秀例子.

仍然使用神经网络有两个原因.

对于那些不想深入研究更复杂算法的数学的人来说,它们很容易理解.

他们有一个非常好的名字.我的意思是当你进入CEO的办公室向他推销你的模型时,你宁愿说,神经网络或支持向量机.当他询问它是如何工作的时候,你可以说"就像大脑中的神经元一样",这是大多数人都能理解的.如果你试图解释一个支持向量机,那么CEO将会失败(不是因为他是愚蠢的,而是因为SVM更难理解).

有时它们仍然有用,但我认为训练时间通常太长.