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我正在寻找可以试验的可能的神经网络实现列表。可能需要一个小时到一周才能写完的东西。

还有哪些其他可能性？

这是迄今为止的清单：

  • 游戏
    • 井字游戏
    • 连接 4
    • 棋
    • 去
    • 数独
    • 纸/剪刀/石头
    • 赛马预测器
  • 视觉识别
    • 字符识别（字体、字母、数字等）
    • 面部识别
  • 音频识别
    • 语言检测
    • 男对女
  • 单词识别
    • 语言检测（自然、编程）
  • 寻找路径

更多链接：

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5 回答 5

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人脸识别呢？

于 2010-03-24T22:45:03.487 回答
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您可以结合遗传算法和神经网络来演化简单的神经配置，例如执行逻辑运算的神经网络（包括幻象异或！）。

这是我非常喜欢的一个话题，因为——如果你仔细想想——它是我们大脑如何进化的一个简单的模型（我并不是说我们脑子里有逻辑门）。

这很简单——而且应该很有趣！

于 2010-03-24T00:38:33.043 回答
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在更广泛的意义上，涵盖模式识别和信号处理的所有内容都可以充分利用神经网络。

此外，您可以使用神经网络为游戏（策略、足球游戏）开发“伪 AI”。

无论如何，由于神经网络不仅仅是一种“解决方案”，而是一种工具，它可以用于经济学、物理学、导航、信号处理等领域。

此外，存在许多类型的神经网络（感知器、hopfield），关键是根据问题明智地使用它们。

神经网络不是灵丹妙药，只是一个（非常有趣和强大的）工具。

于 2010-03-24T00:40:42.427 回答
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以下是我认为前馈神经网络（具有多个隐藏层）可能能够解决的一些问题。

  1. 给定网络接口上发送/接收的数据包数量、环境噪声量和环境光水平，尝试预测一天中的时间。
  2. 给定纬度和经度，尝试预测海拔高度或犯罪率。
  3. 给定一些关于文章标题中关键字的简单指标，预测它有多少赞。
  4. 给定一个随机电话号码的数字，预测线路终点的位置。
于 2010-07-06T14:33:19.420 回答
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这更具挑战性：可视化（即绘制）2 层神经网络的决策边界表面。（对于 1 层，边界是线性的，所以很容易）。

于 2013-04-06T08:49:43.103 回答