基本信息

---

下载

文档摘要

---

闭区间上神经数值计算模型与方法的深度剖析与创新探索

一、引言

1.1研究背景

1.1.1神经网络与数值计算的融合发展

神经网络作为一种高度并行、分布式的计算模型，近年来在诸多领域展现出强大的优势与潜力。其具备自适应性、学习能力以及出色的非线性建模能力，这使其在面对复杂的数据和任务时，能够通过对大量样本的学习，自动提取数据中的关键特征和模式，从而实现精准的预测、分类和决策。从最初简单的感知机模型，到如今复杂的深度学习网络架构，神经网络在不断演进中，已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个前沿领域，极大地推动了这些领域的技术进步与发展。例如，在图像识别中，卷积神经网络（CNN）能够自