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神经网络可以说是目前最具潜力的技术发展。通过神经网络，我们可以自动地处理几乎任何计算或繁琐的任务，并且将来有一天，它具有比人类大脑更强的处理能力。
目前，神经网络仍然处于起步阶段，但它们已经成为一项令人印象深刻的技术，它可以在语音识别和医学诊断等各方面取得巨大突破。问题是，它从哪里开始？
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神经网络的今天它如何运作
让我们首先谈谈神经网络如何以当前形式运行。神经网络是由数千到数百万个单元组装而成的计算机程序，每个单元的设计都像人工神经元一样。当被“训练”时，神经网络通常被馈送信息，允许其识别诸如在照片中发现熟悉的面部或识别反馈的正确方式的模式。通过反馈，神经网络会努力修改他们处理问题的方式，“学习”如何在长时间内做得更好。
完成训练后，神经网络可以解决各种不同的问题。他们可以主动注意到历史模式的偏差，因此您可以收到与您的业务相关的新事件的提示，他们可以自动识别模式中的触发点（例如从照片中挑选一张脸或诊断医疗状况），他们可以在没有监督的情况下执行复杂的操作（比如在玩游戏时）。
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神经网络的关键优势
神经网络有几个关键优势，使它们成为AI开发人员的最佳选择：
关于许多变量问题的表现。对于严格的规则和要求以及受限输入的问题，机器很容易找到答案。这里的例子是计算器;数学规则永远不会被打破，并且相对容易遵循。输入两个变量（和两个实数），您可以轻松获得它们的总和。但识别语言模式或诊断疾病需要更多变量;机器不仅需要“理解”他们正在寻找的东西，还需要“理解”它与噪音的区别，以及它如何以不同的方式受到影响。神经网在解决这些大问题方面非常擅长，有时甚至比人类更好。
特征工程。神经网络在确定问题的正确特征方面也非常擅长，称为特征工程。假设您正在尝试教授一种算法如何玩Go（和赢）Go游戏，就像谷歌一样。Go是一款具有几乎无限移动可能性的游戏，没有明确的方法来确定移动是“好”还是“坏”（特别是在游戏早期）。为了使机器有效地学习，它必须能够学习如何识别什么使得机器更接近或更不可能使机器更接近胜利。神经网络可以做到这一点;他们可以创建新的类别供他们考虑，并将其应用到他们的工作中。
适用性。神经网络也具有灵活性。一旦建立，它们几乎可以应用于任何事物，无论是帮助人们发现干扰其生产力的问题，还是改善空中交通模式以实现更顺畅的飞行。神经网络的核心功能是有效地学习东西，所以如果你有一个可以学习识别模式的系统，它几乎可以在任何领域中识别模式。
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