大数据分析的神经网络方法

• 作者: 王晓明
• 来源期刊: 数字化用户
• 关键词: 大数据 神经网络 人工智能
• 年，卷（期）: 2017,（35）
• 所属期刊栏目: 网络通信
• 页码范围: 9
• 页数: 1页
• 字数: 1841字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-0843.2017.35.009

摘要

尽管"大数据+神经网络"在众多应用领域已经取得了突破,但是,仍然存在需要解决的核心科学问题.面向神经网络的研究中,神经网络的结构尚需进一步研究,神经网络的大小依然缺少理论性的指导,神经网络的学习算法仍然存在一些内在的问题.围绕大数据分析的三大核心科学问题,需要研究如何保证在高维空间中稀疏表达仍可维持数据的一致性,如何实现"只存储知识而不存储原始数据",如何刻画数据的时空关联以实现大数据的预测.因此,仍然需要对该领域持续投入,加强应用研究和理论研究,尤其应进行跨领域的研究,即与人脑的大数据处理相呼应,结合认知科学、神经科学等相关学科的知识,以解决神经网络和大数据应用中的核心科学问题,推动基于神经网络方法的大数据分析研究.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓明		2	1	1.0	1.0