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1，若派品牌的神经网络计算棒有什么用

语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统，他的运用很广，包括无人驾驶，教育培训，安防多有。

若派品牌的神经网络计算棒有什么用

2，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（Neural Compute Stick，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。

神经计算棒能当显卡吗

3，哪一个神经网络框架的运算速度最快

看应用。 有的处理快， 有的跑样本快。。 不同的模型也有不同的性能。我推荐tensorflow吧， gpu兼容性好， 开源， 案例多。 我们学校目前在用呢
错误原因是cnnsetup函数找不到。1. 请将程序文件夹至于不含空格和中文的路径下，路径越简单越好，比如d:\works这种2. 请在出错语句前加入一行：1which cnnsetup ; ls ;然后贴出执行结果，以便诊断出错原因。

哪一个神经网络框架的运算速度最快

4，神经网络能否较快收敛

最主要的是隐含层的个数，我的经验是设定不一样的层数，看训练图参数自然就可以看出速度的快慢，当然是在保证精度的情况下，看训练图中的目标指数，如果大幅降低了精度，这是得不偿失的
当然是越慢。因为已经接近最低点，训练也进入误差曲面的平坦区，每次搜索的误差下降速度是减慢的。这一点可以在bp神经网络的误差调整公式上看出。事实上收敛速度逐渐减慢，这是正常的，如果一定要避免这种情况，可以自适应改变学习率。由于传统bp算法的学习速率是固定的，因此网络的收敛速度慢，需要较长的训练时间。对于一些复杂问题，bp算法需要的训练时间可能非常长，这主要是由于学习速率太小造成的，可采用变化的学习速率或自适应的学习速率加以改进。bp算法可以使权值收敛到某个值，但并不保证其为误差平面的全局最小值，这是因为采用梯度下降法可能产生一个局部最小值。对于这个问题，可以采用附加动量法来解决。

5，神经网络模式识别是否具有较强的鲁棒性

模式识别设计模式的预处理和将一种模式映射为其他类型的操作，神经网络在这两方面都有许多成功的应用。神经网络不仅可以处理静态模式如固定图像、固定能谱等，还可以处理动态模式如视频图像、连续语音等。静态模式识别的成功例子有手写字的识别，动态模式识别成功的例子有语音信号识别。神经元的广泛互联与并行工作必然使整个网络呈现出高度的非线性特点。而分布存储的结构特点会使网络在两个方面表现出良好的容错性：一方面，由于信息的分布式存储，当网络中部分神经元损坏时不会对系统的整体性能造成影响，这就象人脑海中每天都有神经细胞正常死亡而不会影响大脑的功能一样；另一方面，当输入模糊、残缺或变形的信息时，神经网络能通过联想恢复记忆，从而实现对不完整输入信息的正确识别，这一点就像人可以对不规范的手写字进行正确识别一样。神经网络能够处理连续的模拟信号以及不精确的、不完全的模糊信息，因此给出的是次优的逼近解而非精确解。
对于前向无反馈神经网络而言，神经网络的鲁棒性是指当输入信息或神经网络发生有限摄动时，神经网络仍能保持正常的输入—输出关系的特性；对于反馈神经网络而言，神经网络的鲁棒性是指当输入信息或神经网络发生有限摄动时，神经网络仍能保持稳定的输入—输出关系的特性。

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