㈠ 神經網路計算機的面臨新問題
已取得重要的進展，但仍存在許多亟待解決的問題。如處理精確度不高，抗雜訊頌敗干擾能力差，光學互連的雙極性和可編程問題以及系統的集成化和小型化問題等。這些問題直接關繫到神經網路計算機的進一步發展、性能的完善及廣泛的實用化。
神經碼豎網路計算機 神經網路的整體性能與網路中的神經元數有密切關系。雖然光學互連的高度並行性在原則上提供了實現大規模神經網路的可能性，但隨著神經元數目的增加，互連數將會按平方律增加。在系統尺寸一定的條件下，神經元數必然受
到空間帶寬積、衍射和畸變的限制。因此大規模神經網路的實現將對光學設計、離軸光學、衍射野模顫光學、二元光學器件、集成光學器件以及計算機制全息器件提出更高的要求。 光學神經網路中的非線性操作目前仍採用電子學或計算機處理的方法。這就違背了神經網路的並行性要求。並行光學非線性運算的實現，要求有閾值可調、響應函數形式可調的非線性器件，這也是一個亟待解決的復雜問題。另外，隨著光學神經網路研究的不斷深入，對硬體的實用性要求也在不斷提高。系統的集成化與小型化勢在必行。這方面，光電混合集成晶元的研製成功是令人鼓舞的。由此可見，對於神經網路的實現來說，光學與電子學技術都各有其長處。充分發揮二者的優勢，形成一個光電混合處理的硬體系統，將是未來神經網路計算機發展的重要趨勢。
㈡ 核心顯卡可以跑神經網路
核心顯卡可以跑，神經網路的你可以在核心店卡裡面登錄好神經經絡網路，然後再進行系統操作就可以。
㈢ 什麼是神經網路計算機
具有模仿人的大腦判斷能力和適應能力、可並行處理多種數據功能的神經網路計算機，可以判斷對象的性質與狀態，並能採取相應的行動，而且可同時並行處理實時變化的大量數據，並引出結論。神經電腦除有許多處理器外，還有類似神經的節點，每個節點與許多點相連。若把每一步運算分配給每台微處理器，它們同時運算，其信息處理速度和智能會大大提高。神經電子計算機的信息不是存在存儲器中，而是存儲在神經元之間的聯絡網中。若有節點斷裂，電腦仍有重建資料的能力，它還具有聯想記憶、視覺和聲音識別能力。
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㈣ 8核蘋果M1晶元+8核圖形處理器16核神經網路引擎+8G內存+256硬碟這個配置電腦能不能用視頻剪
使用8核蘋果 M1 晶元、8核圖形處理器、16核神經網路引擎、8GB 內存和256GB硬碟的電腦，應該可粗燃旦以用於視頻剪輯，但具體的性能取決於您的具體操作和使用場景。M1 晶元的性能非常出色，與同類的桌面處理器相當，同時配備了強大的圖形處理器和神經網路引擎，可以提供出色的圖形性能和機器學習功能，能夠很好地支持視頻剪輯等需要高性能的任務。8GB 的內存雖然對一些大型視頻剪輯工程來說可能有些不足，但對於一些較小的視頻剪輯任務來說，這個內存容量應該是足夠的。另外，256GB 的硬碟容量可以存儲一些較小的視頻文件，但如果需要處理更多或更大的視頻文件，則可能需要考慮擴展存儲容量。總之，這樣的電腦配置應該能夠勝任視頻剪輯工作，但具體的效果和性能也可能因個人需求段春和使用習慣而有所不同岩擾。
㈤ 運行神經網路的機器需要什麼配置
你是訓練還是使用訓練好的網路。
若果是訓練的話，就看你的訓練數據的大小。 我之前10萬條數據，22個輸入，1個輸出。用matlab訓練，也是一般的家用電腦就可以了。
若果只是使用訓練好的神經網路， 對配置根本談不上要求！對每一個輸入的預測只是簡單的算術運算。
《神經網路之家》