神经网络计算棒有什么用,神经网络计算棒怎么用

神经计算棒能当显卡吗

神经计算棒不能够当显卡使用。神经元计算棒（NeuralComputeStick，简称NCS）作为加速器-将其插入电脑，以便在训练和设计新的神经网络时获得更多的本地计算能力。

用户可以将多个NCS链在一起，提高线性性能。神经计算棒可以方便快捷地在本地执行神经网络。

神经网络计算棒那么小，功能真的那么强大么

脉冲耦合神经网络被称为第三代神经网络，那么第一代和第二代分别是什么？

神经网络优缺点，

优点：（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。

预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能力。

寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。

缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。

（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。

扩展资料：神经网络发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。

人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。

近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。

将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。

神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。

其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。

由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。

目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。参考资料：百度百科-人工神经网络。

神经网络运算一般配多少G显卡

8GB。

一个神经网络，除了看模型的性能（准确率/精度）以外，还要考虑在训练/推理时模型占用的内存大小和计算量，毕竟一个效果再好的模型，如果需要内存才能跑起来，综上总的算下来，神经网络运算一般配8GB显卡就够用了。

Matlab 里的神经网络 可以直接使用Nvidia的GPU加速吗

。

eephilip，可以，参看：AcceleratedTrainingandLargeDataSets不过我没有用过Matlab+GPU，如果是CPU多线程的话直接设置worker数量就可以了，GPU需要另外学习一套函数。

有什么方法可以加速图像处理？？？？？