什么是二值神经网络，它的前景如何

1. 什么是二值神经网络，它的前景如何

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. 神经网络的发展趋势如何？

3. 请问，神经网络就业前景怎么样，另外，是不是他跟数学的关系特别密切，对数学要求很高

前景不知道，但是和数学关系很大的。数学三大软件之一matlab对神经网络有很大的支持。可以计算很多的神经网络的问题。

4. 什么是二值神经网络，它的前景如何

集线器（HUB）是一种共享介质的网络设备，它的作用可以简单的理解为将一些机器连接起来组成一个局域网，HUB 本身不能识别目的地址。集线器上的所有端口争用一个共享信道的宽带，因此随着网络节点数量的增加，数据传输量的增大，每节点的可用带宽将随之减少。另外，集线器采用广播的形式传输数据，即向所有端口传送数据。如当同

5. 什么是二值神经网络，它的前景如何

神经网络的云集成模式还不是很成熟，应该有发展潜力，但神经网络有自己的硬伤，不知道能够达到怎样的效果，所以决策支持系统中并不是很热门，但是神经网络无视过程的优点也是无可替代的，云网络如果能够对神经网络提供一个互补的辅助决策以控制误差的话，也许就能使神经网络成熟起来

6. 神经网络发展的前景怎样？人工智能能不能在深入发展？

目前神经网络研究并不是太热，但是很多其他的算法还在利用着神经网络的思想。

人工智能肯定是可以深入发展的。只要人还动手，就就需要智能

7. 机器学习，神经网络在控制科学中的前景和应用大吗？为什么

神经网络的基础是逼近技术，学好逼近理论后，基本上神经网络只是在结构上进行了整理，实际使用中使用简化。

8. 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。