拓展神经网络的信息技术有哪些

‘壹’ 如何训练深度神经网络

deeplearinig就是神经网络的一类，就是解决的训练问题的深层神经网络，所以你这问题“深度学习会代替神经网络‘就不对，BP么，BP有自己的优势，也是很成熟的算法，做手写识别等等效果已经商用化了，不会被轻易替代。deeplearning远比BP要复杂，用来解决的问题也不是一个层面，所以也没有替代的必要。Deeplearning所涉及的问题大多数BP都没法解决的。

度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构，通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出，基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法，为解决深层结构相关的优化难题带来希望，随后提出多层自动编码器深层结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。
系统地论述了神经网络的基本原理、方法、技术和应用，主要内容包括：神经信息处理的基本原理、感知器、反向传播网络、自组织网络、递归网络、径向基函数网络、核函数方法、神经网络集成、模糊神经网络、概率神经网络、脉冲耦合神经网络、神经场理论、神经元集群以及神经计算机。每章末附有习题，书末附有详细的参考文献。神经网络是通过对人脑或生物神经网络的抽象和建模，研究非程序的、适应性的、大脑风格的信息处理的本质和能力。它以脑科学和认知神经科学的研究成果为基础，拓展智能信息处理的方法，为解决复杂问题和智能控制提供有效的途径，是智能科学和计算智能的重要部分。

‘贰’ 目前最新兴的信息技术有哪些

微电子技术、光电子技术、通信技术、网络技术、感测技术、控制技术、显示技术等。

现代信息技术，是借助以微电子学为基础的计算机技术和电信技术的结合而形成的手段，对声音的、图像的、文字的、数字的和各种传感信号的信息进行获取、加工、处理、储存、传播和使用的能动技术。

现代信息技术，英文名：modern information technology

类别：技术 应用：电脑、网络、网上学习操作模式等。

正面影响：当今世界正在向信息时代迈进，信息已经成为社会、经济发展的"血液"、"润滑剂"；现代信息技术广泛地渗透到和改变着人们的生活学习和工作；信息产业正逐步成为全球最大的产业。在这股席卷全球的信息化浪潮的冲击下，城市规划、城市建设、城市管理、城市的传统形态与功能等城市发展的诸多方面也无一例外地受到了现代信息技术的强大影响，城市正面临着新的发展契机。

负面影响：现代信息技术对城市发展的负面影响主要表现在以下方面：生态环境恶化、人口就业压力、信息分配不公、隔离问题严重化。