神经网络算法是如何解决问题的

神经网络算法原理：1-深度学习要解决的问题、神经网络算法原理：2-深度学习应用领域、神经网络算法原理：3-计算机视觉任务等，UP主更多精彩视频，请关神经网络算法是一种具有网络结构的算法模型，这决定了它具有非常好的延展性用于解决回归问题。下面使用神经网络分类算法解决鸢尾花的分类问题。在这

神经网络算法是由多个神经元组成的算法网络。逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生的想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点： 1、信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上。2、信息处理是通过线性可分问题的示意图见下图：但是由于它只有一层功能神经元，所以学习能其主要目的在于通过学习算法得到神经网络解决指定问题所需的参数，这里的

结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下神经网络算法的基本方式思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）