ai绘画是用对抗神经网络么？

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是用对抗神经的。

其实AI作画是通过人工智能自动绘制作品,AI绘画与Deepfake的工作原理很像,涉及到GAN也就是对抗网络数据生成,而对抗网络由两个相互博弈的神经网络组成,分别是“生成器”和“鉴别器”,

神经网络的数学方法与应用？

Facebook AI建立了第一个可以使用符号推理解决高级数学方程的AI系统。通过开发一种将复杂数学表达式表示为一种语言的新方法，然后将解决方案视为序列到序列的神经网络的翻译问题，我们构建了一个在解决积分问题以及一阶和二阶微分方程方面都优于传统计算系统的系统。

以前，这类问题被认为是深度学习模型所无法企及的，因为求解复杂方程需要精度而不是近似值。神经网络擅长通过近似达到成功，例如认识像素的特定模式很可能是狗的图片，或者一种语言的句子特征匹配另一种语言的句子特征。解决复杂的方程式还需要具有处理符号数据的能力，例如方程b-4ac = 7中的字母。此类变量不能直接相加、相乘或相除，仅使用传统的模式匹配或统计分析，神经网络就仅限于极其简单的数学问题。

我们的解决方案是一种全新的方法，可将复杂的方程视为语言中的句子。这使得我们能够充分利用在神经机器翻译（NMT）被证明有效的技术，通过训练模型将问题从本质上转化为解决方案。要实现此方法，需要开发一种将现有数学表达式分解为类似语言语法的方法，并生成一个超过100M个配对方程和解的大规模训练数据集。

当出现数千个未知表达式时（这些方程并不是训练数据的一部分），我们的模型比传统基于代数的方程求解软件，例如Maple，Mathematica和Matlab，表现出更快的速度和更高的精度。这项工作不仅表明深度学习可以用于符号推理，而且还表明神经网络有潜力解决各种各样的任务，包括那些与模式识别不相关的任务。我们将分享我们的方法以及产生相似训练集方法的细节。

神经网络就业前景如何？

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就业前景不错。

神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景，特别在智能控制中，人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣，并且把神经网络这一重要特点看作是解决自动控制中控制器适应能力这个难题的关键钥匙之一。

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