7 神经网络的实际应用
已发表: 2021-07-26如今，深度学习被用于自动驾驶汽车、视觉识别和欺诈检测等先进技术。 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法。 有许多不同类型的神经网络，其中之一是用于语音搜索应用的循环神经网络。
在循环神经网络中，应该强调 LSTM 或长短期记忆网络的重要性，因为它可以作为其扩展。 LSTM 使循环神经网络能够长时间记住输入，并将它们作为信息存储在其内存中，就像计算机一样。
程序员应该知道很多关于神经网络的有趣的事情。 如果您想了解神经网络在现实生活中的不同应用，请阅读下文。
什么是神经网络？
人工神经网络实际上是由真实的人脑启发和建模的。 人脑有不同的小单元，称为神经元，它们连接到一个广泛的集体网络。 每个单元都比较简单，但是当每个神经元一起工作时，整个网络可以解决更复杂的任务。
另一方面，计算机也由网络组成，这些网络由更小的单元组成，很像人类大脑中的层。 神经网络是一个通用术语，用于描述一类模拟人类大脑的一个或多个自然功能（例如语言、判断、记忆、计划和思维）的人工网络。 人工神经网络可以被认为是一个强大的超级计算机，它通过控制输入（或信息）并产生输出（或结果）作为响应来运行。
从本质上讲，它可以被认为是一个控制单元，它接收信息并对其进行处理以产生程序响应。 这个功能使人工神经网络成为如此迷人的工具。
以识别特定语音的语音识别软件为例。 语音被馈送到第一个输入层（计算语音识别数据库），在那里进行分析。 然后将第二个输入（或文本）添加到第二个隐藏层，依此类推，直到获得所需的输出。
这个系统的美妙之处在于可以单独提取每个声音，而不用关心它们之间的关系。 输出层只需要输入原始语音数据来辅助人工神经网络操作。 一旦获得所需的输出，它就会被传递到第三个输入层，它会更彻底地分析语音。
神经网络应用在哪里？
今天，神经网络正在彻底改变日常生活和商业，为世界各地的行业提供令人惊叹的人工智能 (AI) 新水平。 开发这些网络有几个原因，这包括提高机器学习的效率和技术解决日常人类挑战和活动的能力。
神经网络的开发使计算机或系统可以像人脑一样工作。 一旦根据给定的输入训练神经网络，您就可以从所需的结果中受益。 以下是您需要了解的神经网络的一些实际应用：
1.语音和语音识别
语音识别可以在当今的许多应用中找到。 语音和语音识别可以在家庭自动化、免提计算、视频游戏和虚拟协助中找到。 想想 Siri 和 Alexa。 由于先进的神经网络，这些虚拟助手成为可能。 谷歌和 YouTube 等平台还添加了语音搜索选项来帮助用户。
2. 欺诈预防
在金融领域，神经网络用于确定欺诈交易。 一些神经网络创建系统，他们在其中研究过去的账户交易和交易频率，以确定它是否具有欺诈性。 神经网络还通过交易规模和参与交易的零售商类型来确定欺诈交易。
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3.电子商务
该行业的神经网络应用更侧重于个性化站点访问者的用户体验。 大型电子商务平台使用人工智能来展示人们可能有兴趣购买的相关和推荐产品。 它还根据消费者行为和过去的购买情况编制产品推荐。
4. 网络安全
神经网络也被广泛用于保护计算机免受病毒侵害。 神经网络通过确定 USB 设备是否有故障或是否包含病毒或恶意软件来保护计算机免受网络攻击。 它还用于利用零日漏洞。
5.文本分类与分类
文本分类主要用于网页搜索、信息过滤和语言识别。 文本分类和分类也可用于在您的系统上组织网站内容和文档。 例如，您可以按主题组织内容或根据优先级或紧迫性进行管理。
6. 股市预测
许多因素会影响股市的表现。 神经网络可以检查不同的因素并预测价格，以帮助交易者决定下一步行动。 这些应用程序的开发仍处于初始阶段，因为网络需要研究大量的历史和市场数据以做出明智和准确的预测。
7. 营销
神经网络也用于目标营销。 当营销人员试图定义或识别目标市场时，市场细分方法用于根据消费者行为、年龄、位置和其他人口统计等标准将潜在客户划分为不同的组。 可以对这些神经网络进行编程，以适当且更个性化的方式与不同的细分市场互动。
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概括
神经网络是行业、企业和个人的宝贵工具。 对于营销人员来说，它可以帮助他们个性化策略并鼓励以前的客户重复购买。 它还可以帮助股票交易者决定下一步行动。 银行一直在使用神经网络进行欺诈检测和网络安全。
您可能不知道您已经在使用使用神经网络的系统。 它可以在您的手机或家庭控制系统上的语音和语音识别应用程序中找到。 当您在线购物时，神经网络会根据您最近的购买或行为为您提供产品推荐。
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