㈠ 神經網路如何識別和編碼性別
神經網路是通過電腦後台來篩選識別東西的，同時也是通過後台大數據來編碼性別的。
㈡ 什麼是神經網路
這個其實你安靜下來查查網路也挺快的，人講的話漏洞還是蠻多的。神經網路可以想像成機器人腦。
盡量簡單講吧，神經網路的初衷是人希望計算機能模擬人的思維方式解決這些問題：
識別物體，識別數據類型——》進而做到預測物體發展，預測數據變化。比如預測股票，電影票房等等。
那人的思維方式是怎樣的呢？是多維的網狀的。比如，識別一個杯子只需要一瞬間，但你判斷的過程是通過杯子的各種特徵綜合反映出來是一個杯子的。這種各種特徵的綜合反映就是神經網路的基本特點。
抽象一點，你輸入一組能代表杯子的特徵，經過神經網路的處理，它能告訴你這是一個杯子。神經網路就算成了。
其中，你輸入的一組特徵就是輸入向量；
神經網路是由你自己設計的，包括層數和節點數，都是模擬人腦復雜程度的。解決什麼樣的問題，就用適當的復雜程度。
處理指的是各種函數。
最後能告訴你是個杯子，就算是輸出了。
當然，神經網路並不是很准確的網路，因為這是和人自己對大腦的研究成正比的。但因為兼容性強，建模方便的特徵，使神經網路的使用范圍還是相當廣的。希望沒有誤導你。
㈢ 基於深度卷積神經網路進行人臉識別的原理是什麼
對工程研究，原理（How）往往來自於別的領域，CNN的圖像識別是啟發自視覺神經（一種被研究的最透徹的神經結構）研究的發現，人民發現人的視覺就是這么工作的，然後試著用它在機器上實現，當有足夠快的電腦和多的數據時，人們興奮的發現可以做高質量的圖像識別。
原理的解釋通常要晚一些。但是抽象的解釋並不難：把信息一層層的抽象，最底下是像素，中間是各種特徵，越往上越抽象（邊，圓，鬍子，高鼻樑...)。
研究科學不光是看論文：你拿一副照片貼著眼睛看，慢慢拿遠大概可以幫助理解。
㈣ 什麼是神經網路計算機
具有模仿人的大腦判斷能力和適應能力、可並行處理多種數據功能的神經網路計算機，可以判斷對象的性質與狀態，並能採取相應的行動，而且可同時並行處理實時變化的大量數據，並引出結論。神經電腦除有許多處理器外，還有類似神經的節點，每個節點與許多點相連。若把每一步運算分配給每台微處理器，它們同時運算，其信息處理速度和智能會大大提高。神經電子計算機的信息不是存在存儲器中，而是存儲在神經元之間的聯絡網中。若有節點斷裂，電腦仍有重建資料的能力，它還具有聯想記憶、視覺和聲音識別能力。
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