python可以實現神經網路

譬如，可以使用tensorflow實現一個神經網路，這可能是更簡單高效的方法，可以參考tensorflow入門指南中的第二節，實現一個簡單的神經網路。

人工神經網路是一種經典的機器學習模型，也在逐漸往前發展，？首先需要注意一些概念性的問題，經典的BP神經網路一般由輸入層，隱含層和輸出層，其中輸入層和輸出層之間有著多對多的對映關係，輸入層神經元個數影響特徵數，輸出層個數決定類別數，每個神經元代表一次資料的處理，即一種特定的“函式”，除這些概念性的定義外，還需要在其中加入一些演算法等就能實現使用python做的神經網路。

python神經網路有很多種，比如BP神經網路在函式逼近，模式識別，分類及資料壓縮等領域有應用。RBF徑向基神經網路能夠以任意精度逼近任意連續函式，所以在影象處理，語音識別，時間系列預測，雷達原點定位，醫療診斷，錯誤處理檢測，模式識別等領域有應用。迴圈神經網路在自然語言處理，例如語音識別、語言建模、機器翻譯等領域有應用，也被用於各類時間序列預報或與卷積神經網路相結合處理計算機視覺問題。長短期記憶網路（LSTM）在不分段連續手寫識別上，語音識別等領域有應用，卷積神經網路在計算機視覺，自然語言處理，物理學，遙感科學，大氣科學等領域有應用。還有其他一大堆神經網路，他們都在各個領域都有應用。