关于灰色模型，模糊数学及神经网络 灰色模型从灰色系统中抽象出来的模型。灰色系统是既含有已知信息，又含有未知信息或非确知信息的系统，这样的系统普遍存在。研究灰色系统的重要内容之一是如何从一个不甚明确的、整体信息不足的系统中抽象并建立起一个模型，该模型能使灰色系统的因素由不明确到明确，由知之甚少发展到知之较多提供研究基础。灰色系统理论是控制论的观点和方法延伸到社会、经济领域的产物，也是自动控制科学与运筹学数学方法相结合的结果。糊性数学研究和处理模糊性现象的数学理论和方法。1965 年美国控制论学者L.A.扎德发表论文《模糊集合》，标志着这门新学科的诞生。现代数学建立在集合论的基础上。一组对象确定一组属性，人们可以通过指明属性来说明概念，也可以通过指明对象来说明。符合概念的那些对象的全体叫做这个概念的外延，外延实际上就是集合。一切现实的理论系统都有可能纳入集合描述的数学框架。经典的集合论只把自己的表现力限制在那些有明确外延的概念和事物上，它明确地规定：每一个集合都必须由确定的元素所构成，元素对集合的隶属关系必须是明确的。对模糊性的数学处理是以将经典的集合论扩展为模糊集合论为基础的，乘积空间中的模糊子集就给出了一对元素间的。
是否存在通用的神经网络模型，可以处理图像，语音以及NLP？对于目前的深度学习模型来说，尽管深度学习的一个目标是设计能够处理各种任务的算法，然而截至目前深度学习的。
如何证明问题适合使用神经网络解决？ BigQuant.com 让每个投资者用上AI 4 人赞同了该回答 要证明问题适合神经网络解决比较困难，但我们可以辨别哪些问题适合用神经网络来解决。ANN学习非常适合这样的问题：训练。
BP神经网络 建议用MATLAB，可以试下 bp（back propagation）网络是1986年由rumelhart和mccelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛。
人工神经网络的本质（物理或数学意义）是什么？能否把人工神经网络的机器学习过程理解为建立线性和非线性混合数学模型、并进行参数求解的过程？能否具体说明？。
能否对卷积神经网络工作原理做一个直观的解释？ 我目前大四，在用CNN做手写识别毕业设计，已经接触机器学习4个月了。但CNN是目前最让我困惑的，其简直就…
神经网络模型的搭建有什么原则？ 人工智能dingguanglei.com 6 人赞同了该回答 得看你是针对学术研究还是解决具体问题。如果是解决具体的问题。选用业界已经反复验证过的，优秀的模型和方法，例如resnet，。
什么叫神经网络模型？
神经网络 发展有哪些特色 ，用这个东西研究的对象可不可以是经典数学模型。。。用法是什么
