一、图神经网络通俗解释？图神经网络被设计为与图案一起工作 - 它们可以被分为分类式或联想式。分类式网络可以接受一组数，然后将其分类。例如ONR程序接受一个数字的影象而输出这个数字。或者PPDA32程序接受一个坐标而将它分类成A类或B类（类别是由所提供的训练决定的）。更多实际用途可以看Applications in the Military中的军事雷达，该雷达可以分别出车辆或树。
二、基于神经网络学习名词解释？1.神经网络基础（Basics of Neural Networks） ——常用激活函数（Common Activation Functions）
2.卷积神经网络（Convolutional Neural Networks）
3.循环神经网络（Recurrent Neural Networks）
三、matlab BP神经网络预测，求具体语句与解释？1、样本数据太少，用BP网络预测可能并非好选择。说不定用一般的回归分析效果更好。
2、要对Y进行预测，需要知道2015年的影响因素X1~X7才行吧？
四、请画图描述神经网络模型，并解释其工作原理？神经网络
从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。 神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
五、卷积神经网络和循环神经网络区别？简单来说，卷积神经网络和循环神经网络都是深度学习的重要框架。区别就在循环层上：卷积神经网络没有时序性的概念，输入直接和输出挂钩；循环神经网络具有时序性，当前决策跟前一次决策有关。
举个例子，进行手写数字识别的时候，我们并不在意前一个决策结果是什么，需要用卷积神经网络；而自然语言生成时，上一个词很大程度影响了下一个词，需要用循环神经网络。
六、前馈神经网络、BP神经网络、卷积神经网络的区别与联系？前馈神经网络就是一层的节点只有前面一层作为输入，并输出到后面一层，自身之间、与其它层之间都没有联系，由于数据是一层层向前传播的，因此称为前馈网络。
BP网络是最常见的一种前馈网络，BP体现在运作机制上，数据输入后，一层层向前传播，然后计算损失函数，得到损失函数的残差，然后把残差向后一层层传播。
卷积神经网络是根据人的视觉特性，认为视觉都是从局部到全局认知的，因此不全部采用全连接（一般只有1-2个全连接层，甚至最近的研究建议取消CNN的全连接层），而是采用一个滑动窗口只处理一个局部，这种操作像一个滤波器，这个操作称为卷积操作（不是信号处理那个卷积操作，当然卷积也可以），这种网络就称为卷积神经网络。
目前流行的大部分网络就是前馈网络和递归网络，这两种网络一般都是BP网络；深度网络一般采用卷积操作，因此也属于卷积神经网络。在出现深度学习之前的那些网络，基本都是全连接的，则不属于卷积网络的范围，但大部分是前馈网络和BP网络。
七、神经网络架构？神经网络的架构是一种具有多层结构的深度学习模型，由多个可以被正向和反向传播信号的神经元组成。每一层都有自己的权重和偏置，通过该层到下一层的连接，可以实现输入数据的变换。
八、神经网络前景？神经网络是深度机器学习技术，属于人工智能领域，发展前景广阔。
九、神经网络原理？神经网络
从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络，是20世纪80年代以来人工智能领域兴起的研究热点。 神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。
十、神经网络标语？有病你治的病，你别找我啊，我又不是兽医。
