神经网络图用什么软件做,图神经网络 图像处理

有什么神经网络结构图的画图工具值得推荐吗？

推荐一下LaTex自带的tikz。较为显著的优势：(1)定义简洁，上手容易;(2)天生的公式支持;(3)修改和编译方便，免去了反复生成、插入的步骤。

tensorflow，你把graph搭建好之后，把graph传到tenaorboard里面，就会有非常非常非常详细的图，当然前提是你代码不能太烂…其实ppt也是个很好的工具(虽然不能算是画图工具)，配合Acrobat还能够直接输出矢量图。

有人提到了Inkscape用的这个软件画的插图。这个软件是开源免费的，入门挺简单，官网就有基本教程，软件体积很小功能却挺全，有蛮多人在用的。功能类似的收费软件是Coreldraw和AI。

唯一的建议就是，如果想画一些可以拥有丰富多彩的风格的网络结构图，不妨考虑一些矢量图编辑软件。一般都是用Matlab、R之类的自己写程序画。

谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创

如何用visio画卷积神经网络图。图形类似下图所示

写作猫。

大概试了一下用visio绘制这个图，除了最左面的变形图片外其余基本可以实现（那个图可以考虑用其它图像处理软件比如Photoshop生成后插入visio），visio中主要用到的图形可以在更多形状-常规-具有透视效果的块中找到块图形，拖入绘图区后拉动透视角度调节的小红点进行调整直到合适为止，其余的块可以按住ctrl+鼠标左键进行拉动复制，然后再进行大小、位置仔细调整就可以了，大致绘出图形示例如下图所示：

神经网络研究与应用这块用python好还是matlab

Python的优势：Python相对于Matlab最大的优势：免费。Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。可移植性，Matlab必然不如Python。

但你主要做Research，这方面需求应当不高。第三方生态，Matlab不如Python。比如3D的绘图工具包，比如GUI，比如更方便的并行，使用GPU，Functional等等。

长期来看，Python的科学计算生态会比Matlab好。语言更加优美。另外如果有一定的OOP需求，构建较大一点的科学计算系统，直接用Python比用Matlab混合的方案肯定要简洁不少。

Matlab的优势：Community.目前学校实验室很多还用Matlab，很多学者也可能都用Matlab。交流起来或许更加方便。

Matlab本来号称更快，但实际上由于Python越来越完善的生态，这个优势已经逐渐丧失了。

总结来说就是python开源免费，有丰富的第三方库，比较适合实际工程，matlab是商业软件如果买了的话做学术研究不错，如果混合编程比较麻烦。

什么是BP神经网络？

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BP算法的基本思想是：学习过程由信号正向传播与误差的反向回传两个部分组成；正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层依次逐层处理，传向输出层，若输出层输出与期望不符，则将误差作为调整信号逐层反向回传，对神经元之间的连接权矩阵做出处理，使误差减小。

经反复学习，最终使误差减小到可接受的范围。具体步骤如下：1、从训练集中取出某一样本，把信息输入网络中。2、通过各节点间的连接情况正向逐层处理后，得到神经网络的实际输出。

3、计算网络实际输出与期望输出的误差。4、将误差逐层反向回传至之前各层，并按一定原则将误差信号加载到连接权值上，使整个神经网络的连接权值向误差减小的方向转化。

5、対训练集中每一个输入—输出样本对重复以上步骤，直到整个训练样本集的误差减小到符合要求为止。

如何画出神经网络的结构图

数学工具软件有哪些，数学专业的

常用数学工具软件2009-05-1122:42做数学建模用哪些软件？

matlablingomathmatic，还有SAS，SPSS，lindo运筹学和数值分析很重要，尤其是运筹学，用到的概率很大，运筹学的一些问题如规划和图与网络问题完全可以用Excel解决，所以要精通EXCEL另外就是要掌握数理统计的知识，推荐看多元统计分析，时间序列分析和回归分析，实验设计，如果想涉及马尔科夫模型还要简单的看一下随机过程，对应的软件就是spss,sas其它的模型可以用C语言或MATLAB处理，给你一个经验，选程序员时一定要选同时数学也好的，上次我们组就吃亏选了一个数学不好但编程好的人身上。

你现在里比赛时间还长，推荐看一下姜启员，谢金星的《数学模型》1.具备相应的数学知识.2.具备相应建模对象的知识.例如物理学,社会学等等.3.有计算机应用基础,至少掌握一门计算机语言.要会MATLAB软件最优化理论（规划）微分方程差分方程图论中的最短路径图论中的网络流但上述的这些很多都要用到计算机进行计算。

一般选MATLAB，如果碰到一些整数规划等问题，一般要用lingo,lindo有一些书籍可以看一下数学建模（MathematicalModelling）是一种数学的思考方法，是“对现实的现象通过心智活动构造出能抓住其重要且有用的特征的表示，常常是形象化的或符号的表示。

”从科学，工程，经济，管理等角度看数学建模就是用数学的语言和方法，通过抽象，简化建立能近似刻画并“解决”实际问题的一种强有力的数学工具。

顾名思义，modelling一词在英文中有“塑造艺术”的意思，从而可以理解从不同的侧面，角度去考察问题就会有不尽的数学模型，从而数学建模的创造又带有一定的艺术的特点。

而数学建模最重要的特点是要接受实践的检验，多次修改模型渐趋完善的过程。

竞赛题目一般来源于工程技术和管理科学等方面经过适当简化加工的实际问题，不要求参赛者预先掌握深入的专门知识，只需要学过普通高校的数学课程。题目有较大的灵活性供参赛者发挥其创造能力。

参赛者应根据题目要求，完成一篇包括模型假设、建立和求解、计算方法的设计和计算机实现、结果的分析和检验、模型的改进等方面的论文（即答卷）。

竞赛评奖以假设的合理性、建模的创造性、结果的正确性和文字表述的清晰程度为主要标准。

竞赛的步骤建模是一种十分复杂的创造性劳动，现实世界中的事物形形色色，五花八门，不可能用一些条条框框规定出各种模型如何具体建立，这里只是大致归纳一下建模的一般步骤和原则：1）模型准备：首先要了解问题的实际背景，明确题目的要求，收集各种必要的信息．2）模型假设：为了利用数学方法，通常要对问题做必要的、合理的假设，使问题的主要特征凸现出来，忽略问题的次要方面。

3）模型构成：根据所做的假设以及事物之间的联系，构造各种量之间的关系把问题化4）模型求解：利用已知的数学方法来求解上一步所得到的数学问题，此时往往还要作出进一步的简化或假设。

为数学问题，注意要尽量采用简单的数学工具。5）模型分析：对所得到的解答进行分析，特别要注意当数据变化时所得结果是否稳定。

6）模型检验：分析所得结果的实际意义，与实际情况进行比较，看是否符合实际，如果不够理想，应该修改、补充假设，或重新建模，不断完善。

7）模型应用：所建立的模型必须在实际应用中才能产生效益，在应用中不断改进和完善。首先我认为数学建模是一个很好的工具，对日常生活的几乎所有领域都可以有实际运用。

我不清楚你的教育背景情况，但我想要参加数学建模的比赛，或者以后在工作中用到这些知识，你需要对数学有一个比较广的认识和学习，我是指数学的不同分支学科。

因为数学建模虽然对分析问题的思路有很高的要求，但同时也涉及到不同类型的学科知识。

其实数学建模可以分得比较细，比如一些经济领域的线性规划模型，理工科方面的微分模型，还有很多生活实际中的概率模型，另外还有离散模型等等。

所以论要做准备的话，我建议你对数学的多个分支学科有一个比较全面的了解，不求有很深入的研究，但要知道基本的方法，否则就无从下手，或者建立了模型你也没法得到正确的结论，或者建立了错误的模型。

论资料的话，我想你如果有了一定的数学基础，去外面看看一些建模的实例分析会有好处。这种书很多，大学的课程里也会推荐。

另外如果撇开比赛不谈，在实际的工作运用中，很多都依靠计算机完成最后的模型分析，比如用matlab，你也可以去看看这方面的书，在计算之前，它也会给出一些建模的简单分析过程。

准备一些基本知识吧，比如线性规划、运筹学方面的东西、随即过程、微分方程的定性理论等等，技术方面学一学matlab、spss、stata、sas、maple、c/c++等等。

找一本关于数学建模的书看看吧，大概可以知道有些什么样的题目。这样的书挺多的，写的大同小异。不过建模竞赛书上所讲的东西都是些很基本的建模方法，真正建模竞赛的题目要综合运用这些方法来解决的。

看这些书可以有一个初步的认识。据我所知，数学建模大赛是三人参加的，其中至少要有一个会编程，一个语言文字功底好，一个数学好。

编程可以用C语言，好像主流也是C语言，当然会用C++更好；语文好的是用来写论文的，至少建出的模型需要表达给人看，该怎么表达就需要有这样的人才；要是数学的好的人，思维活跃，拿到题基本就有思路，那样整个组都可能轻松。

这三个缺一不可，但是三个人同时有这三种条件那就最好1.具备相应的数学知识.2.具备相应建模对象的知识.例如物理学,社会学等等.3.有计算机应用基础,至少掌握一门计算机语言.（1）常见的通用数学软件包包括：Matlab和Mathematica和Maple，其中Matlab以数值计算见长，Mathematica和Maple以符号运算、公式推导见长（2）专用数学包包括：绘图软件类：MathCAD,Tecplot,IDL,Surfer,Origin,SmartDraw,DSP2000数值计算类：Matcom,DataFit,S-Spline,Lindo,Lingo,O-Matrix,Scilab,Octave数值计算库：linpack/lapack/BLAS/GERMS/IMSL/CXML有限元计算类：ANSYS,MARC,PARSTRAN,FLUENT,FEMLAB,FlexPDE,Algor,COSMOS,ABAQUS,ADINA数理统计类：GAUSS,SPSS,SAS,Splus数学公式排版类：MathType,MikTeX,ScientificWorkplace,ScientificNootbook计算化学类：Gaussian98,Spartan,ADF2000,ChemOfficeCoCoA、Singular、Macaulay等是处理交换代数和代数几何问题的NCSS,LISREL8.2.MINITAB14,JMP5.0,STATA8.0数学编程：包括Fortran、C/C++、VB...MatLab、Maple、Mathematica、Femlab、......等编程,讨论各种算法,包括神经网络，模拟退火等，可以应用到计算数学，统计学等。

CAD绘图是什么?

2007CAD技术发展大盘点协同设计终结单兵作战时代2007年是国内信息化和正版化发展都非常迅速的一年，国内大环境和政府的强力推动促进CAD行业的有效普及。

在整体市场健康成长的推动下，CAD厂商致力于下一步技术推动的步伐迈得更大，三维、协同等作为CAD下阶段技术发展趋势的关键词频频出现。本文试就协同技术的发展应用作简单分析。

协同完美解决多种信息资源整合问题所谓协同，是指协调两个或者两个以上的不同资源或者个体，协同一致地完成某一目标的过程或能力。

随着全球一体化经济下激烈的市场竞争和日益注重沟通协作的商业环境，企业必须集中精力整合各种资源，打造高效合作协同的运作体系。

因此，应运而生的协同应用，因其能够帮助企业适应新的市场环境，迅速成为软件发展的趋势。

经过几年的发展，目前，具有协同功能的软件，已不仅是工作的平台，同时还支持ERP、CRM、人事管理，甚至财务管理等，完美解决了多种信息资源的整合问题。

协同应用的开展，可以使业务人员随时随地进行业务操作，而不受地域与时间的限制，管理者可以随时监控各项业务的执行情况，及时解决流程执行中发生的问题，提高业务执行的效率，还可规范企业的业务执行流程，提高企业业务执行的成熟度。

因此，在软件行业内，协同应用的浪潮愈演愈烈。协同设计CAD未来发展方向随着协同概念的火热，在CAD行业内，协同设计逐渐成为CAD应用的下一个焦点。

协同设计，主要是指企业内不同设计部门、不同专业方向上或者同一项目的不同设计企业之间进行协调和配合。发展协同设计，与国际CAD市场的发展趋势是相符的。

国内外专家通常把CAD的发展，划分为4个阶段：第一阶段是只能用于二维平面绘图、标注尺寸和文字的简单系统；第二阶段是将绘图系统与几何数据管理结合起来，包括三维图形设计及优化计算等其他功能接口；第三阶段是以工程数据库为核心，包括曲面和实体造型技术的集成化系统；而第四阶段是基于产品信息共享和分布计算、并辅以专家系统及人工神经网络的智能化、网络协同CAD系统。

目前，国内CAD应用主要集中在第三阶段，大部分的CAD产品，由一些基础的设计绘图平台，结合专业方面的规范和数据进行二次开发，并且集成相关的计算、分析等其他软件，形成设计人员独自完成设计工作的专业集成化工具。

与此同时，国外的应用基本处于第三到第四阶段之间，除了一般的集成化系统，在一些设计需求发展较快的领域，也开发了一些专门的cad产品，实现了集设计工具、知识管理、专家系统于一体，具有一定协同工作能力的智能化集成系统。

而基于产品信息共享和分布计算的网络CAD系统，则被认为是CAD未来的发展方向。

目前，尽管CAD软件已经得到广泛应用，但说到底还是单兵作战.随着信息化的逐步深入，设计领域越来越需要大规模的分工与合作，未来CAD软件的发展，将适应企业提高市场响应能力和产品设计水平两方面的需要。

随着企业信息化的发展，跨专业、跨地域的基于网络化协同设计，可以大幅缩短产品设计周期，快速地研发出满足市场变化和需求的产品，提高企业的竞争能力。因此，借助网络平台实现这一目标，已是大势所趋。

过去，限于硬件条件的限制，协同设计只能是纸上谈兵，而随着高速CPU处理器、大容量存储设备及宽带通信网络等现代计算机、通信硬件技术的成熟，协同设计具有了现实的可能。

网络化协同设计国产CAD厂商研发方向网络化协同系统，将完全改变传统的工作模式，可以大幅缩短产品设计周期，快速地研发出满足市场变化和需求的产品，提高企业的竞争能力。

因此，网络协同设计系统成为国内外各CAD厂商开发的重点方向，在技术上的争夺也愈演愈烈。

此外，更重要的是，在此领域，国内外CAD厂商，包括曾经在二维CAD方面一支独秀的Autodesk公司，目前都处于研究发展阶段，还没有比较成熟和领先的产品出现。

这为国产CAD带来了前所未有的发展契机，国产CAD终于和国外CAD站在了同一起跑线上，国产CAD厂商，完全有望成为下一代CAD应用的主角。

以浩辰为代表的国产CAD平台软件厂商从2001年左右开始研发性价比更高、可替代国外产品的国产自主CAD平台，目的就是尽快打破国外公司在中国市场的垄断和控制。

从模仿创新到自主创新，按照分阶段的实施目标，第一阶段是尽快缩短与国外产品。

最常用的eda软件有哪些？

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EDA工具层出不穷，目前进入我国并具有广泛影响的EDA软件有：multiSIM7（原EWB的最新版本）、PSPICE、OrCAD、PCAD、Protel、Viewlogic、Mentor、Graphics、Synopsys、LSIIogic、Cadence、MicroSim等等。

这些工具都有较强的功能，一般可用于几个方面，例如很多软件都可以进行电路设计与仿真，同进还可以进行PCB自动布局布线，可输出多种网表文件与第三方软件接口。

①SPICE（SimulationProgramwithIntegratedCircuitEmphasis）：是由美国加州大学推出的电路分析仿真软件，是20世纪80年代世界上应用最广的电路设计软件，1998年被定为美国国家标准。

1984年，美国MicroSim公司推出了基于SPICE的微机版PSPICE（Personal-SPICE）。

现在用得较多的是PSPICE6.2，可以说在同类产品中，它是功能最为强大的模拟和数字电路混合仿真EDA软件，在国内普遍使用。最新推出了PSPICE9.1版本。

它可以进行各种各样的电路仿真、激励建立、温度与噪声分析、模拟控制、波形输出、数据输出、并在同一窗口内同时显示模拟与数字的仿真结果。

无论对哪种器件哪些电路进行仿真，都可以得到精确的仿真结果，并可以自行建立元器件及元器件库。

②multiSIM（EWB的最新版本）软件：是InteractiveImageTechnologiesLtd在20世纪末推出的电路仿真软件。

其最新版本为multiSIM7，目前普遍使用的是multiSIM2001，相对于其它EDA软件，它具有更加形象直观的人机交互界面，特别是其仪器仪表库中的各仪器仪表与操作真实实验中的实际仪器仪表完全没有两样，但它对模数电路的混合仿真功能却毫不逊色，几乎能够100%地仿真出真实电路的结果，并且它在仪器仪表库中还提供了万用表、信号发生器、瓦特表、双踪示波器（对于multiSIM7还具有四踪示波器）、波特仪（相当实际中的扫频仪）、字信号发生器、逻辑分析仪、逻辑转换仪、失真度分析仪、频谱分析仪、网络分析仪和电压表及电流表等仪器仪表。

还提供了我们日常常见的各种建模精确的元器件，比如电阻、电容、电感、三极管、二极管、继电器、可控硅、数码管等等。模拟集成电路方面有各种运算放大器、其他常用集成电路。

数字电路方面有74系列集成电路、4000系列集成电路、等等还支持自制元器件。

MultiSIM7还具有I-V分析仪（相当于真实环境中的晶体管特性图示仪）和Agilent信号发生器、Agilent万用表、Agilent示波器和动态逻辑平笔等。

同时它还能进行VHDL仿真和VerilogHDL仿真。

③MATLAB产品族：它们的一大特性是有众多的面向具体应用的工具箱和仿真块，包含了完整的函数集用来对图像信号处理、控制系统设计、神经网络等特殊应用进行分析和设计。

它具有数据采集、报告生成和MATLAB语言编程产生独立C/C++代码等功能。

MATLAB产品族具有下列功能：数据分析；数值和符号计算、工程与科学绘图；控制系统设计；数字图像信号处理；财务工程；建模、仿真、原型开发；应用开发；图形用户界面设计等。

MATLAB产品族被广泛应用于信号与图像处理、控制系统设计、通讯系统仿真等诸多领域。开放式的结构使MATLAB产品族很容易针对特定的需求进行扩充，从而在不断深化对问题的认识同时，提高自身的竞争力。