Question

神经网络到底能干什么？

由于今年为了参见数学建模想要取得好的成绩，就开始学习什么神经网络，还买了一本书。我现在是看完了，原理是似懂非懂！我看到一个例题，给我一个函数，比如z=x^2+y^2，叫我用神经网络来什么识别，我就不懂，结果在哪？解决的问题是什么？函数都给我了，叫我用神经网络来画图？那我还不如直接用maple来画呢！我不知道神经网络能对这个函数解决什么问题！请高手能够说直白一些吗？那些都已经是已知的东西了，为什么还要用神经网络来识别呢？还有神经网络能在数学建模里解决什么问题？预测？拟合？那我还不如用其它的软件和简单的模型来解决！

Answer 1

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。希望采纳！

Answer 2

神经网络（Artificial Neural Networks，简写为ANNs）也简称为神经网络（NNs）或称作连接模型（Connection Model），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。

神经网络的研究可以分为理论研究和应用研究两大方面。
理论研究可分为以下两类：
1、利用神经生理与认知科学研究人类思维以及智能机理。
2、利用神经基础理论的研究成果，用数理方法探索功能更加完善、性能更加优越的神经网络模型，深入研究网络算法和性能，如：稳定性、收敛性、容错性、鲁棒性等；开发新的网络数理理论，如：神经网络动力学、非线性神经场等。
应用研究可分为以下两类：
1、神经网络的软件模拟和硬件实现的研究。
2、神经网络在各个领域中应用的研究。

Answer 3

解决Z=x^2+y^2是用不着神经网络，那只是一个简单的例子让你练手的。神经网络要解决的是在找不到变量之间规律的情况下，或者说不需要找到规律的情况下，求出理想值。