神经网络到底有什么作用，具体是用来干什么的？
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神经网络（ArtificialNeuralNetworks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（ConnectionModel），它是一种模仿动物神经网络行为特征，进行分布式并行信息处理的算法数学模型。
这种网络依靠系统的复杂程度，通过调整内部大量节点之间相互连接的关系，从而达到处理信息的目的。神经网络可以用于模式识别、信号处理、知识工程、专家系统、优化组合、机器人控制等。
随着神经网络理论本身以及相关理论、相关技术的不断发展，神经网络的应用定将更加深入。
神经网络技术有什么功能？
神经网络技术对完成对微弱信号的检验和对各传感器信息实时处理，具有自适应自学习功能，能自动掌握环境特征，实现自动目标识别及容错性好，抗干扰能力强等优点爱发猫 www.aifamao.com。
神经网络技术特别适用于密集信号环境的信息处理、数据收集目标识别、图像处理、无源探测与定位以及人机接口等方面，因而在作战指挥方面有广泛的应用前景。
什么是BP神经网络？
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BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。
经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。
3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。
5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。
图神经网络是什么？
神经网络到底能干什么？
神经网络利用现有的数据找出输入与输出之间得权值关系（近似），然后利用这样的权值关系进行仿真，例如输入一组数据仿真出输出结果，当然你的输入要和训练时采用的数据集在一个范畴之内。
例如预报天气：温度湿度气压等作为输入天气情况作为输出利用历史得输入输出关系训练出神经网络，然后利用这样的神经网络输入今天的温度湿度气压等得出即将得天气情况当然这样的例子不够精确，但是神经网络得典型应用了。
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神经网络计算机有哪些用途？
许多新型的电子计算机不仅拥有高速的计算功能，而且还能模拟人脑的某些思维活动，就是说，拥有某些智能化的功能。然而，如果严格地来鉴定一下，它们离真正的人脑思维功能实在差得太远了，而且有许多本质的差异。
主要表现在人脑拥有高度的自我学习和联想创造的能力，以及更为高级的寻找最优方案和各种理性的、情感的功能。目前一种称之为神经网络计算机的新型电脑已经制造出来了。它能像人脑那样进行判断和预测。
它不需要输入程序，可以直观地作出答案，也就是说它“看”到什么就能自行作出反应。它能同时接收几种信号并进行处理，而不像目前已有的计算机那样一次只能输入一个信号。譬如，它能区别出一个签名的真伪。
它不是凭签名的图形是否相像来判断的，而是根据本人在签名时笔尖上的压力随时间的变化以及移动速度来判断的。神经网络计算机目前主要的用途是识别各种极细微的变化和趋热，并发出信号。
已经有人用它来控制热核聚变反应，监督机器的运行，甚至用来挑选苹果和预测股市行情。
超大规模图神经网络系统真的可以实现赋予机器常识吗？
机器学习是人工智能的一个分支。人工智能的研究历史有着一条从以“推理”为重点，到以“知识”为重点，再到以“学习”为重点的自然、清晰的脉络。
机器学习是实现人工智能的一个途径，即以机器学习为手段解决人工智能中的问题。从学习方式来讲，机器学习包括监督式学习、非监督式学习、半监督式学习和强化学习。
以算法来分类，则有回归算法、基于实例的算法、正则化方法、决策树学习、贝叶斯方法、基于核的算法、聚类算法、关联规则学习、遗传算法、人工神经网络、深度学习、降低维度算法和集成算法。
因此，深度学习又是机器学习的分支。深度学习是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。
如今，单纯的深度学习已经成熟，结合了深度学习的图神经网络将端到端学习与归纳推理相结合，有望解决深度学习无法处理的关系推理、可解释性等一系列问题。
强大的图神经网络将会类似于由神经元等节点所形成网络的人的大脑，机器有望成为具备常识，具有理解、认知能力的AI。
机器阅读和理解人类语言比尔·盖茨曾经发表过对人工智能的一些看法，他认为人工智能会有惊人的影响，并且大多都是好的。比如帮助学生，帮助查看分析图像，帮助我们了解发生了什么。
同时他也提出，人工智能还有一件事还不能实现，而一旦实现，将帮助人们解决更多的难题，这一点就是：阅读。
“所有相关的公司都在努力实现这一点，比如有一本生物学的书，人工智能会不会阅读它，然后通过考试或者操作一项实验。
这是最后一个难题，目前视力问题解决了，语言能力也不错，甚至翻译也很好，现在我们都在攻克阅读问题。一旦有了阅读能力，就可以帮助科学发明，这将会非常了不起，可以更好地帮助人们解决问题。
人工智能势头很猛，发展比我们预期的更快，像那场围棋比赛的结果，就是一个惊人的里程碑。”是的，让机器正确理解人类知识和语言的技术比起图片和声音识别技术来说更加困难。
一是因为人类语言的“余地”，语言作为一种表达方式，是非常偏向于模糊和不确定的。
二是因为人类语言会因环境变化而变化，对它的理解多数是通过当时情境的作用，而这一点又让语言理解的复杂程度加倍，机器是难以标记和模拟相关环境的。
尽管互联网上已经包含了足够多的语言文字信息，我们还是无法以机器能够理解的形式将这些信息真正传递给它们。
因此，比尔·盖茨认为让机器学会阅读和理解人类语言是一个里程碑式事件，而微软、谷歌、Facebook和IBM等公司也在发力机器学习阅读理解能力。
从某种意义上来讲，我的理解是，机器阅读人类语言应该也是从弱人工智能到强人工智能跨越的标志之一。机器理解和创造自己随着越来越多的这类技术变得成熟，机器将会在各种各样的任务上超越人类。
那么，机器是否可以理解自己呢？甚至机器是否可以设计和编码自己本身呢？可以想象一下，一旦机器做到这一步，那将会带来什么样的颠覆。
GoogleBrain团队在探索这个领域，他们称之为“自动机器学习”方向。顶尖的人工智能专家们发现，设计机器学习系统本身这样一个他们最困难的工作之一，也有可能通过AI系统自动完成。
甚至在一些场景下，AI系统自己开发的AI系统已经赶上甚至超过了人类专家。
国外著名科技记者StevenLevy在他刊于BackChannel的文章《谷歌如何将自己重塑为一家“机器学习为先”的公司》中提到，谷歌大脑负责人JeffDean表示，如果现在让他改写谷歌的基础设施，大部分代码都不会由人编码，而将由机器学习自动生成。
学术界也有相关研究，伯克利的KeLi和JitendraMalik在他们日前提交的论文《LearningtoOptimize》中提出了让算法自我优化的方法。
他们在论文摘要中写道，“算法设计是一个费力的过程，通常需要许多迭代的思想和验证。在本文中，我们探讨自动化算法设计，并提出了一种方法学习自动优化算法”。
从强化学习的角度入手，KeLi和JitendraMalik使用指导性策略搜索来让AI学习优化算法，并且证明了他们所设计的算法在收敛速度和/或最终目标值方面优于现有的手工编程开发的算法。
神经网络技术的优点有哪些？
神经网络技术对完成对微弱信号的检验和对各传感器信息实时处理，具有自适应自学习功能，能自动掌握环境特征，实现自动目标识别及容错性好，抗干扰能力强等优点。
神经网络技术特别适用于密集信号环境的信息处理、数据收集目标识别、图像处理、无源探测与定位以及人机接口等方面，因而在作战指挥方面有广泛的应用前景。