拓展神經網路的信息技術有哪些

『壹』 如何訓練深度神經網路

deeplearinig就是神經網路的一類，就是解決的訓練問題的深層神經網路，所以你這問題「深度學習會代替神經網路『就不對，BP么，BP有自己的優勢，也是很成熟的演算法，做手寫識別等等效果已經商用化了，不會被輕易替代。deeplearning遠比BP要復雜，用來解決的問題也不是一個層面，所以也沒有替代的必要。Deeplearning所涉及的問題大多數BP都沒法解決的。

度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構，通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。深度學習的概念由Hinton等人於2006年提出，基於深信度網(DBN)提出非監督貪心逐層訓練演算法，為解決深層結構相關的優化難題帶來希望，隨後提出多層自動編碼器深層結構。深度學習是機器學習研究中的一個新的領域，其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本。
系統地論述了神經網路的基本原理、方法、技術和應用，主要內容包括：神經信息處理的基本原理、感知器、反向傳播網路、自組織網路、遞歸網路、徑向基函數網路、核函數方法、神經網路集成、模糊神經網路、概率神經網路、脈沖耦合神經網路、神經場理論、神經元集群以及神經計算機。每章末附有習題，書末附有詳細的參考文獻。神經網路是通過對人腦或生物神經網路的抽象和建模，研究非程序的、適應性的、大腦風格的信息處理的本質和能力。它以腦科學和認知神經科學的研究成果為基礎，拓展智能信息處理的方法，為解決復雜問題和智能控制提供有效的途徑，是智能科學和計算智能的重要部分。

『貳』 目前最新興的信息技術有哪些

微電子技術、光電子技術、通信技術、網路技術、感測技術、控制技術、顯示技術等。

現代信息技術，是藉助以微電子學為基礎的計算機技術和電信技術的結合而形成的手段，對聲音的、圖像的、文字的、數字的和各種感測信號的信息進行獲取、加工、處理、儲存、傳播和使用的能動技術。

現代信息技術，英文名：modern information technology

類別：技術 應用：電腦、網路、網上學習操作模式等。

正面影響：當今世界正在向信息時代邁進，信息已經成為社會、經濟發展的"血液"、"潤滑劑"；現代信息技術廣泛地滲透到和改變著人們的生活學習和工作；信息產業正逐步成為全球最大的產業。在這股席捲全球的信息化浪潮的沖擊下，城市規劃、城市建設、城市管理、城市的傳統形態與功能等城市發展的諸多方面也無一例外地受到了現代信息技術的強大影響，城市正面臨著新的發展契機。

負面影響：現代信息技術對城市發展的負面影響主要表現在以下方面：生態環境惡化、人口就業壓力、信息分配不公、隔離問題嚴重化。