C++ 如何实时处理人工神经网络的多个输入？
我假设这没有使用尖峰神经网络，而是一个更传统的网络（即只是一个基本的神经网络，如此处所述）
http://www.ai-junkie.com/ann/evolved/nnt1.html
这在实时世界中可能吗？我在想一个人必须单独处理每个输入（这总是会导致相同的输出，因此会出现困境），或者每个时间阈值累积一定数量的输入，然后一次处理它们......
再说一次，有人对同一输入的多个实例做了什么？处理两次？
我问这个是因为我在看神经机器人，我相信它使用了一个普通的神经网络，但我试图在深入研究之前先了解 ANN，并且不确定 ANN 在处理目标输出之前如何处理多个输入（ s)。
你的问题不是很清楚，但我会尽力回答。:)
您可以看到 ANN（人工神经网络），例如自适应滤波器的特殊情况。
有三个主要要素：
在ANN中有两个步骤：
训练步骤。这是困难的部分。你从随机神经元权重开始。您有一系列输入及其所需的输出，并在更新算法开启的情况下运行 ANN。当误差低于某个阈值时，您可以说您的 ANN 已经过训练。这一步通常是离线完成的（不是实时的）。
执行步骤。你有训练有素的 ANN。现在只需将输入按顺序放入其中并使用输出。这通常是一个快速的操作，并且可以实时完成（如果这是您的意思）。
现在..“一次多个输入”是什么意思？首先，标准计算机一次只能执行非常少量的操作，标准 PC 有 4/8 个内核，因此一次可以执行几乎 4-8 个操作。这个数字对于每个现实世界的 ANN 应用来说都太低了。
你说：
有人如何处理相同输入的多个实例？处理两次？
答案是肯定的。“执行步骤”是如此之快，以至于没有理由不这样做。在“训练步骤”中，可以在训练开始之前删除重复的输入（因为训练输入是先验已知的）。所以这没有问题。:)