该TensorFlow主页描述为"一个软件库,用于数值计算"的目的.查看示例问题,看起来问题始终如下:
给定1)和3)的一些训练数据,可以计算2).
我可以看到它如何用于制作机器人,自动驾驶汽车,图像分类器等.
鉴于"数值计算"的广义定义,我是否错过了一类可用于此的其他问题？这可以用于比较经典的数值计算,例如飞机周围的气流或压力下结构的变形吗？您是否有任何关于如何制定这些经典问题以符合上述形式的例子？
MaM*_*eak 11
关于人工神经网络可以做什么的一个很好的讨论,我们的大脑是一个神经网络的事实可能意味着最终人工神经网络将能够完成相同的任务.
目前使用的人工神经网络的一些例子:音乐创作,基于图像的位置,网页排名,谷歌语音,股票交易的预测,美国航空航天局星级classifiaction,交通管理
,我知道的,但没有一个很好的参考一些领域:
光量子力学测试设置发生器
医疗诊断,仅参考安全性
Sharp LogiCook微波炉,wiki,nasa提
我认为人工神经网络可以解决数百万个"问题",决定数据表示(输入,输出)将是其中一些问题的挑战.我一直在考虑的一些有用和无用的例子:
- 家庭恒温器,可以通过某些天气类型了解您的愿望.
- 面包店生产预测 - 识别板上的石头并映射他们的位置 - 个人活动猜测并打开适当的设备.
- 根据鼠标移动识别人物
鉴于正确的数据和网络,这些示例将起作用.爸爸有一个PC控制加热系统回到家里,我培养了基于网络的他可惜我不能把它挂加热数据(外温度,内部温度,湿度等)的10年.
我的阿姨和叔叔有一家面包店,基于6年的销售数据,我培训了一个网络,预测他们应该制作多少面包和面包.它向我展示了正确输入的重要性.首先,我使用了一年中的某一天但是当我切换到星期几时,我看到准确度提高了15%.
目前我正在研究一个网络,该网络将检测给定图像中的棋盘并映射所有361个位置,告诉我是否存在黑色,白色或无石头.
两个例子给我多少信息可以存储在单个神经元和不同的方式来表示数据: 形象的例子,神经例子(不幸的是你必须训练两个例子自己所以给他们一点时间.)
在您的示例气流周围的气流.
我对气流计算一无所知,我的尝试将是一个非常巨大的3D输入层,您可以"绘制"飞机以及气流的方向和速度.
它可能会工作,但它需要大量的计算能力,有人知道更多关于这个特定主题可能知道一种更抽象的方式来表示数据,从而产生一个更易于管理的网络.
这篇美国国家航空航天局的文章讨论了用于计算机翼周围气流的神经网络.不幸的是我不明白他们使用什么样的输入,也许你更清楚.
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