㈠ 神经网络如何识别和编码性别
神经网络是通过电脑后台来筛选识别东西的，同时也是通过后台大数据来编码性别的。
㈡ 什么是神经网络
这个其实你安静下来查查网络也挺快的，人讲的话漏洞还是蛮多的。神经网络可以想象成机器人脑。
尽量简单讲吧，神经网络的初衷是人希望计算机能模拟人的思维方式解决这些问题：
识别物体，识别数据类型——》进而做到预测物体发展，预测数据变化。比如预测股票，电影票房等等。
那人的思维方式是怎样的呢？是多维的网状的。比如，识别一个杯子只需要一瞬间，但你判断的过程是通过杯子的各种特征综合反映出来是一个杯子的。这种各种特征的综合反映就是神经网络的基本特点。
抽象一点，你输入一组能代表杯子的特征，经过神经网络的处理，它能告诉你这是一个杯子。神经网络就算成了。
其中，你输入的一组特征就是输入向量；
神经网络是由你自己设计的，包括层数和节点数，都是模拟人脑复杂程度的。解决什么样的问题，就用适当的复杂程度。
处理指的是各种函数。
最后能告诉你是个杯子，就算是输出了。
当然，神经网络并不是很准确的网络，因为这是和人自己对大脑的研究成正比的。但因为兼容性强，建模方便的特征，使神经网络的使用范围还是相当广的。希望没有误导你。
㈢ 基于深度卷积神经网络进行人脸识别的原理是什么
对工程研究，原理（How）往往来自于别的领域，CNN的图像识别是启发自视觉神经（一种被研究的最透彻的神经结构）研究的发现，人民发现人的视觉就是这么工作的，然后试着用它在机器上实现，当有足够快的电脑和多的数据时，人们兴奋的发现可以做高质量的图像识别。
原理的解释通常要晚一些。但是抽象的解释并不难：把信息一层层的抽象，最底下是像素，中间是各种特征，越往上越抽象（边，圆，胡子，高鼻梁...)。
研究科学不光是看论文：你拿一副照片贴着眼睛看，慢慢拿远大概可以帮助理解。
㈣ 什么是神经网络计算机
具有模仿人的大脑判断能力和适应能力、可并行处理多种数据功能的神经网络计算机，可以判断对象的性质与状态，并能采取相应的行动，而且可同时并行处理实时变化的大量数据，并引出结论。神经电脑除有许多处理器外，还有类似神经的节点，每个节点与许多点相连。若把每一步运算分配给每台微处理器，它们同时运算，其信息处理速度和智能会大大提高。神经电子计算机的信息不是存在存储器中，而是存储在神经元之间的联络网中。若有节点断裂，电脑仍有重建资料的能力，它还具有联想记忆、视觉和声音识别能力。
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