什么是不同类型的神经应用？(the different types of neural applications?)
人工神经网络是根据人脑的功能作为一种处理机制而发展起来的。从这项技术发展而来的神经应用是多种多样的。它们用于提高虚拟现实和数据挖掘等领域的性能，而现有技术往往无法满足这些领域的需求。从金融部门到医疗行业，神经应用也被广泛应用。
许多因素会影响人工神经网络最适合的应用。网络的结构和动态以及网络的学习方式都在定义这些应用程序的能力方面发挥着作用。四个主要类别有助于定义神经网络的任务和潜在应用类型。
函数近似和数据处理是类似的类别，分别涵盖时间序列分析和数据过滤等应用。分类类别是更健壮的类别之一，包含执行模式和序列识别的应用程序。最后，机器人技术属于它自己的范畴。机器人神经系统的应用帮助从移动到操作的一切。
单个网络可以服务于许多神经应用，因为程序设计为可定制的，并且作为编程的一部分进行学习。工业应用包括预测湖泊或水库水位、协助空中交通管制和优化化学过程等任务。企业可以通过分析申请人并预测他们的表现或客户数据库分析来帮助确定营销群体，从而利用神经网络促进招聘过程。光学字符识别，简称OCR，是最著名的神经应用之一。
金融和医疗行业都有规律地使用神经应用程序。金融公司使用各种数据挖掘和分析方法以及预测系统。自动交易系统通常集成神经应用程序。医学诊断是另一种应用。无论是医学研究还是其他研究，通过加入神经网络来识别模式、处理大量数据和进行预测性模拟，也会带来巨大的好处。
神经应用正变得越来越普遍，尤其是在机器人技术和虚拟现实的发展中。可以优化或控制各种机器视觉和动员方法。机器学习在这两个领域都扮演着重要的角色，它使机器人能够学习他们的环境，并几乎在瞬间根据用户交互调整虚拟现实环境。随着神经网络变得更容易使用和更健壮，神经应用程序将继续发展，并协助无数领域完成其他难以处理的任务。
- 发表于 2021-12-08 22:26
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- 分类：互联网
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