问：人工神经网络的论文
- 答：你不翻译了
？？？
问：人工神经网络的特点优点
- 答：人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：
第一，具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。
第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。
第三，具有高速寻找优化解的能力。寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
问：人脑神经网络的优点
- 答：1、可处理噪声：一个人工神经网络补训练完成后，即使输入的数据中有部分遗失，它仍然有能力辨认样本。
2、不易损坏：因为人工神经网络以分布式的方法来表示数据，所以当某些单元损坏时，它依然可以正常地工作。
3、可以平行处理。
4、可以学习新的观念。以上就是人脑神经网络的优点。
问：神经网络优缺点，
- 答：优点——
神经网络有很强的非线性拟合能力，可映射任意复杂的非线性关系，而且学习规则简单，便于计算机实现。具有很强的鲁棒性、记忆能力、非线性映射能力以及强大的自学习能力，因此有很大的应用市场。
缺点——
（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。
（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。
（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。
（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。 - 答：神经网络的搭建，输入，隐藏与输出的设置。应用到遗传算法中，我们制定一个规则，什么样的坦克是好坦克：比如杀一个坦克+15，按存活时间+10，死亡后-25；这样判别优秀的坦克基因；然后遗传给下一代重新训练。应用越来越多，但都以战斗系统，自动优化路径为主要应用方向，缺少新的方向与研究内容。将遗传算法与宠物养成游戏相结合，不仅可以增加游戏可玩性，给游戏玩家带来新鲜的游戏体验，丰富游戏玩家渴求惊喜与刺激的游戏心理，又可以丰富遗传算法的应用领域与辐射面。将优质宠物模拟为食物，模仿鸟群吃食物的行为，每三名宠物为一个单位，构建排名二、三名的宠物向第一名求偶的路径，并在达到一定距离时发出摇尾巴的动作。第二三名宠物有概率和第一名的宠物繁衍出新的一代，不断迭代。在屏幕活动范围内，对靠近，对齐，避免碰撞的三个原则设置参数、权重，以此获取宠物下一时刻位置。
问：深度学习中什么是人工神经网络？
- 答：人工神经网络是从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象，并且它是由大量处理单元互联组成的非线性、自适应信息处理系统。
- 答：什么是神经网络，深度学习
