一、神经网络算法可以解决的问题有哪些？

能解决部分算法问题，例如分类、聚类，拟合等等。 但是对于np-hard问题，目前的神经网络最多只能给近似解，给不了最优解，不过就时间复杂度而言，除去训练时间，神经网络在面对np-hard问题上确实会比传统方法，比如DP，快很多。

二、如何减少卷积神经网络和循环神经网络的梯度消失问题？

减少卷积神经网络和循环神经网络的梯度消失问题的方法:

，单独组件的神经网络参数可以先分别在相关任务上进行独立的训练从而得到较好的初始值，再将它们接入更大的级联网络进行进一步精调。

例如，我们可以先在一个相对较大的词性标注语料上训练词性预测网络，再将其隐层接入训练数据较少的句法分析网络。当训练数据中同时含有两个任务的直接监督信息时，我们可以创建一个双输出的神经网络，对每一个任务的输出均计算一个单独的损失，并将这两个任务的损失求和从而得到整体损失，根据该损失即可进行误差梯度的反向传播。

三、bp神经网络和神经网络有什么区别？

一、计算方法不同

1、前馈神经网络：一种最简单的神经网络，各神经元分层排列。每个神经元只与前一层的神经元相连。接收前一层的输出，并输出给下一层．各层间没有反馈。

2、BP神经网络：是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络。

3、卷积神经网络：包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络。

二、用途不同

1、前馈神经网络：主要应用包括感知器网络、BP网络和RBF网络。

2、BP神经网络：

（1）函数逼近：用输入向量和相应的输出向量训练一个网络逼近一个函数；

（2）模式识别：用一个待定的输出向量将它与输入向量联系起来；

（3）分类：把输入向量所定义的合适方式进行分类；

（4）数据压缩：减少输出向量维数以便于传输或存储。

3、卷积神经网络：可应用于图像识别、物体识别等计算机视觉、自然语言处理、物理学和遥感科学等领域。

联系：

BP神经网络和卷积神经网络都属于前馈神经网络，三者都属于人工神经网络。因此，三者原理和结构相同。

三、作用不同

1、前馈神经网络：结构简单，应用广泛，能够以任意精度逼近任意连续函数及平方可积函数．而且可以精确实现任意有限训练样本集。

2、BP神经网络：具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。

3、卷积神经网络：具有表征学习能力，能够按其阶层结构对输入信息进行平移不变分类。

扩展资料：

1、BP神经网络优劣势

BP神经网络无论在网络理论还是在性能方面已比较成熟。其突出优点就是具有很强的非线性映射能力和柔性的网络结构。网络的中间层数、各层的神经元个数可根据具体情况任意设定，并且随着结构的差异其性能也有所不同。但是BP神经网络也存在以下的一些主要缺陷。

①学习速度慢，即使是一个简单的问题，一般也需要几百次甚至上千次的学习才能收敛。

②容易陷入局部极小值。

③网络层数、神经元个数的选择没有相应的理论指导。

④网络推广能力有限。

2、人工神经网络的特点和优越性，主要表现在以下三个方面

①具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、效益预测，其应用前途是很远大的。

②具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。

③具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

四、bp神经网络能解决什么问题？

BP(back propagation)神经网络是1986年由Rumelhart和McClelland为首的科学家提出的概念，是一种按照误差逆向传播算法训练的多层前馈神经网络，是应用最广泛的神经网络。

1.BP神经网络解决线性拟合问题

2.BP神经网络工具解决预测问题

3.代码实现BP神经网络工具箱（字符分类问题）

五、bp神经网络和mp神经网络有什么区别？

两者的的主要区别在于它们的学习方式和收敛速度。

1、学习方式：BP神经网络（反向传播神经网络）使用反向传播算法进行学习。这种算法通过将输入样本的误差反向传播到每个神经元，从而调整网络中的权重和偏置值，使得误差逐渐减小。而MP神经网络（最小均方神经网络）则采用最小均方算法进行学习。这种算法通过不断调整权重和偏置值，使得预测值与实际值的均方误差最小化。

2、收敛速度：BP神经网络通常具有较快的收敛速度。这是因为反向传播算法能够根据误差的反向传播，快速调整网络中的权重和偏置值，从而使得误差迅速减小。而MP神经网络在处理非线性问题时，收敛速度可能会比较慢，因为最小均方算法在调整权重和偏置值时，需要遍历整个训练集，计算每个样本的误差，然后根据误差调整网络参数。

虽然BP神经网络和MP神经网络在结构和原理上相似，但它们在学习方式和收敛速度上的差异使得它们适用于不同的应用场景。BP神经网络通常用于需要快速收敛和较小训练集的情况，而MP神经网络则适用于处理非线性问题或需要更复杂的模型结构的情况。

六、bp神经网络和hopfield神经网络有什么区别？

BP神经网络是ANN人工神经中的一种，常用的神经网络有BP、RBF、SOM、Hopfield等等，其功穿骇扁较壮记憋席铂芦能不经相同，可总体来说ANN的主要功能是模式识别和分类训练。

七、rbf神经网络和bp神经网络有什么区别？

1.RBF 的泛化能力在多个方面都优于BP 网络, 但是在解决具有相同精度要求的问题时, BP网络的结构要比RBF 网络简单。

2. RBF 网络的逼近精度要明显高于BP 网络,它几乎能实现完全逼近, 而且设计起来极其方便, 网络可以自动增加神经元直到满足精度要求为止。但是在训练样本增多时, RBF 网络的隐层神经元数远远高于前者, 使得RBF 网络的复杂度大增加, 结构过于庞大, 从而运算量也有所增加。

3. RBF神经网络是一种性能优良的前馈型神经网络，RBF网络可以任意精度逼近任意的非线性函数，且具有全局逼近能力，从根本上解决了BP网络的局部最优问题，而且拓扑结构紧凑，结构参数可实现分离学习，收敛速度快。

4. 他们的结构是完全不一样的。BP是通过不断的调整神经元的权值来逼近最小误差的。其方法一般是梯度下降。RBF是一种前馈型的神经网络，也就是说他不是通过不停的调整权值来逼近最小误差的，的激励函数是一般是高斯函数和BP的S型函数不一样，高斯函数是通过对输入与函数中心点的距离来算权重的。

5. bp神经网络学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，BP算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的。而rbf神经网络是种高效的前馈式网络，它具有其他前向网络所不具有的最佳逼近性能和全局最优特性，并且结构简单，训练速度快。

八、神经网络的学习有？

1.死记式学习

网络连接权值根据特殊记忆模式设计而成，其值不变。在网络输入相关模式时，唤起对记忆模式的回忆，对输入模式进行相应处理。Hnp}eld网络在作联想记忆和优化计算时采用了死记式学习。

2.有监督学习

有监督学习又称为有教师学习。网络将实际输出和教师指定的输出加以比较，得到在一定范数意义下的误差，由误差函数决定连接权值的调整，目的是使误差函数达到最小值口一般根据占规则对连接权值进行调整。前向神经网络BP算法采用了监督学习方式

九、神经网络有哪些工作？

神经网络在信息领域、医学、经济领域、控制领域、交通领域、心理学领域都各个领域都有应用，所以，可以从这些方面去找。

十、网络电缆没插好，是哪里的问题？

电脑上不了网，显示网络电缆没插好的原因及处理方法：

1、检测网线两端有没有接好，没接好的话，重新接一下。

2、检查网线两头的水晶头是否有接触不良，损坏或者有脏物，如果有以上情况，换一条网线。

3、如果网线接到其他电脑上可以上网，那就是电脑网卡驱动或者网卡有问题，建议重新下载个驱动，安装后重启电脑，看是否能够上网。

4、如果驱动安装了，还是不能上网，那可能就是网卡坏了，就得换个新的网卡。