不仅是神经 网络，所有的机器学习算法都是数据。越多，学习效果越好。因为机器学习是数据背后的逻辑和规律，这个规律隐藏在大量的数据背后，而数据太少，无法呈现一个普遍规律，所以只能呈现一个例子。一般来说数据越多越好。但是，增加数据并不是增强预测能力的唯一途径。我们还可以通过调整超参数、改变网络的结构、使用正则化/BN层等防过拟合技术来改进。
4、请介绍一下人工 神经 网络,和应用1。一些基础知识和原理先看看神经 网络: 1的缺点。黑匣子神经 网络最有可能已知的缺点就是它们的“黑匣子”。比如你把一只猫的图像放在神经 网络，预测结果显示是一辆车，很难理解。在某些领域，可解释性非常重要。很多银行都不会用神经 网络来预测一个人是否有信用，因为他们需要向客户解释为什么没有拿到贷款。
如果他们因为机器学习算法而决定删除用户账号，他们需要向用户解释原因。如果将机器学习应用于重要的商业决策，你能想象一个大公司的CEO会在不理解为什么要完成的情况下，做出一个数百万美元的决策吗？就因为“电脑”说他需要这么做？2.开发时长虽然有Keras这样的库，使得神经 网络的开发相当简单，但是有时候你需要更多的控制算法的细节。
5、 神经 网络浅谈人工智能技术是目前的热点，基于神经 网络的深度学习技术是热点。去年谷歌的AlphaGo以4:1的比分击败韩国的李世石九段，可见深度学习的强大威力。随后的AlphaMaster和AlphaZero的加强版在性能上彻底碾压了前者。不管怎么看，以深度学习为代表的人工智能技术正在塑造未来。
NVIDIA这几年股价的飙升足以证明深度学习的井喷之势。好了，我不多说了。下面简单介绍一下神经 网络的基本原理、发展和优点。神经 网络是人类受生物神经细胞结构启发而发展起来的算法体系，是机器学习算法的大类之一。先来看人脑神经 cell:a神经cell通常有多个树突，主要用来接收传入的信息，而轴突只有一个，轴突末端有很多轴突末梢，可以向其他神经cell传递信息。
6、前馈 神经 网络、BP 神经 网络、卷积 神经 网络的区别与联系差异:1。计算方法不同1，前馈神经 -1/:最简单的神经-1/，各-0。每个神经元素只与前一个神经元素连接，接收上一层的输出，输出到下一层。层间没有反馈，2.BP 神经 网络:是根据误差反向传播算法神经 网络训练的多层前馈。3.卷积神经 网络:带卷积计算和深度结构的前馈神经 网络，2.功能不同1。前馈神经-1/:结构简单，应用广泛，可以任意精度逼近任意连续函数和平方可积函数，可以精确实现任意有限的训练样本集。
