做rnn或者对抗神经网络 用什么平台好
目前主流就电信，网通，还有其他乱七八糟的什么。爱普宽带什么什么的本人几种网络都用过，摸着胸口给你说一句，电信最好！网通速度最快，没话说，下载速度2000KB+很正常，缺点。不稳定，尤其是到了晚上。
。。要是看电影聊QQ什么还行，玩游戏。忍了吧。。。电信速度吧，还行。一个价钱一个带宽，速度够用，只要你不是整天下载东西。优点，稳定，管他10台8台电脑，网速没影响！其他那些杂牌就不多说了。。。
反正我用了是相当的不爽，掉线，卡机，各种坑爹啊。。。全是本人手打，摸着良心的大实话，LZ觉得不错就给分吧。谢谢。
alphago 是用什么平台训练出来的
AlphaGo依靠精确的专家评估系统（valuenetwork）、基于海量数据的深度神经网络（policynetwork），及传统的人工智能方法蒙特卡洛树搜索的组合，以及可以通过左右互搏提高自己的水平。
请问如何用Matlab的人工神经网络工具箱来实现地质灾害分区。 10
使用建模工具或许可以，介绍一款：2NDN仿真建模。下载：无法下载的话到主页去下载试用版本吧：?tid=631&cid=2还有一种是叫2NML的通用预测平台，试用过挺好的。上网找找有没有可以下载。
这个是我常去的论坛：电子书源码中心：
如何用Tensorflow 快速搭建神经网络
在MNIST数据集上，搭建一个简单神经网络结构，一个包含ReLU单元的非线性化处理的两层神经网络。
在训练神经网络的时候，使用带指数衰减的学习率设置、使用正则化来避免过拟合、使用滑动平均模型来使得最终的模型更加健壮。
程序将计算神经网络前向传播的部分单独定义一个函数inference，训练部分定义一个train函数，再定义一个主函数main。
二、分析与改进设计1.程序分析改进第一，计算前向传播的函数inference中需要将所有的变量以参数的形式传入函数，当神经网络结构变得更加复杂、参数更多的时候，程序的可读性将变得非常差。
第二，在程序退出时，训练好的模型就无法再利用，且大型神经网络的训练时间都比较长，在训练过程中需要每隔一段时间保存一次模型训练的中间结果，这样如果在训练过程中程序死机，死机前的最新的模型参数仍能保留，杜绝了时间和资源的浪费。
第三，将训练和测试分成两个独立的程序，将训练和测试都会用到的前向传播的过程抽象成单独的库函数。这样就保证了在训练和预测两个过程中所调用的前向传播计算程序是一致的。
2.改进后程序设计该文件中定义了神经网络的前向传播过程，其中的多次用到的weights定义过程又单独定义成函数。
通过tf.get_variable函数来获取变量，在神经网络训练时创建这些变量，在测试时会通过保存的模型加载这些变量的取值，而且可以在变量加载时将滑动平均值重命名。
所以可以直接通过同样的名字在训练时使用变量自身，在测试时使用变量的滑动平均值。该程序给出了神经网络的完整训练过程。在滑动平均模型上做测试。
通过tf.train.get_checkpoint_state(mnist_train.MODEL_SAVE_PATH)获取最新模型的文件名，实际是获取checkpoint文件的所有内容。
目前已有多种神经网络训练方法用
如何应用bp神经网络进行训练 20
Hopfield 神经网络有哪几种训练方法
人工神经网络模型主要考虑网络连接的拓扑结构、神经元的特征、学习规则等。目前，已有近40种神经网络模型，其中有反传网络、感知器、自组织映射、Hopfield网络、波耳兹曼机、适应谐振理论等。
根据连接的拓扑结构，神经网络模型可以分为：（1）前向网络网络中各个神经元接受前一级的输入，并输出到下一级，网络中没有反馈，可以用一个有向无环路图表示。
这种网络实现信号从输入空间到输出空间的变换，它的信息处理能力来自于简单非线性函数的多次复合。网络结构简单，易于实现。反传网络是一种典型的前向网络。
（2）反馈网络网络内神经元间有反馈，可以用一个无向的完备图表示。这种神经网络的信息处理是状态的变换，可以用动力学系统理论处理。系统的稳定性与联想记忆功能有密切关系。
Hopfield网络、波耳兹曼机均属于这种类型。学习是神经网络研究的一个重要内容，它的适应性是通过学习实现的。根据环境的变化，对权值进行调整，改善系统的行为。
由Hebb提出的Hebb学习规则为神经网络的学习算法奠定了基础。Hebb规则认为学习过程最终发生在神经元之间的突触部位，突触的联系强度随着突触前后神经元的活动而变化。
在此基础上，人们提出了各种学习规则和算法，以适应不同网络模型的需要。
有效的学习算法，使得神经网络能够通过连接权值的调整，构造客观世界的内在表示，形成具有特色的信息处理方法，信息存储和处理体现在网络的连接中。
根据学习环境不同，神经网络的学习方式可分为监督学习和非监督学习。
在监督学习中，将训练样本的数据加到网络输入端，同时将相应的期望输出与网络输出相比较，得到误差信号，以此控制权值连接强度的调整，经多次训练后收敛到一个确定的权值。
当样本情况发生变化时，经学习可以修改权值以适应新的环境。使用监督学习的神经网络模型有反传网络、感知器等。非监督学习时，事先不给定标准样本，直接将网络置于环境之中，学习阶段与工作阶段成为一体。
此时，学习规律的变化服从连接权值的演变方程。非监督学习最简单的例子是Hebb学习规则。竞争学习规则是一个更复杂的非监督学习的例子，它是根据已建立的聚类进行权值调整。
自组织映射、适应谐振理论网络等都是与竞争学习有关的典型模型。
研究神经网络的非线性动力学性质，主要采用动力学系统理论、非线性规划理论和统计理论，来分析神经网络的演化过程和吸引子的性质，探索神经网络的协同行为和集体计算功能，了解神经信息处理机制。
为了探讨神经网络在整体性和模糊性方面处理信息的可能，混沌理论的概念和方法将会发挥作用。混沌是一个相当难以精确定义的数学概念。
一般而言，“混沌”是指由确定性方程描述的动力学系统中表现出的非确定性行为，或称之为确定的随机性。
“确定性”是因为它由内在的原因而不是外来的噪声或干扰所产生，而“随机性”是指其不规则的、不能预测的行为，只可能用统计的方法描述。
混沌动力学系统的主要特征是其状态对初始条件的灵敏依赖性，混沌反映其内在的随机性。
混沌理论是指描述具有混沌行为的非线性动力学系统的基本理论、概念、方法，它把动力学系统的复杂行为理解为其自身与其在同外界进行物质、能量和信息交换过程中内在的有结构的行为，而不是外来的和偶然的行为，混沌状态是一种定态。
混沌动力学系统的定态包括：静止、平稳量、周期性、准同期性和混沌解。混沌轨线是整体上稳定与局部不稳定相结合的结果，称之为奇异吸引子。
能不能训练一个神经网络，让它去训练神经网络
你用的是matlab的神经网络工具箱吧。
那是因为权值和阈值每次都是随机初始化的，所以结果就会不一样，你可以把随机种子固定，即在代码前面加上setdemorandstream(pi);这样每次训练出来的结果都是一样的了。
看来楼主是刚开始学习神经网络的，推荐一些资料给楼主：神经网络之家（专讲神经网络的网站，有视频下载）matlab中文论坛的神经网络专区数学中国的神经网络专区较好的书：MATLAB神经网络原理与实例精解。