⑴ 有什麼神經網路結構圖的畫圖工具值得推薦嗎
推薦一下LaTex自帶的tikz。
較為顯著的優勢：
(1)定義簡潔，上手容易;
(2)天生的公式支持;
(3)修改和編譯方便，免去了反復生成、插入的步驟。
tensorflow，你把graph搭建好之後，
把graph傳到tenaorboard裡面，就會有非常非常非常詳細的圖，當然前提是你代碼不能太爛…
其實 ppt 也是個很好的工具(雖然不能算是畫圖工具)，配合 Acrobat 還能夠直接輸出矢量圖。
有人提到了 Inkscape 用的這個軟體畫的插圖。
這個軟體是開源免費的，入門挺簡單，官網就有基本教程，軟體體積很小功能卻挺全，有蠻多人在用的。功能類似的收費軟體是 Coreldraw 和 AI。
唯一的建議就是，如果想畫一些可以擁有豐富多彩的風格的網路結構圖，不妨考慮一些矢量圖編輯軟體。
一般都是用Matlab、R之類的自己寫程序畫。
⑵ 著名的人工智慧軟體都有什麼
信息化社會，機器逐漸滲透到我們生活每個角落，徹底改變了我們的生活、工作和娛樂方式。從最小的Siri等晌賀語音助手，到行為演算法、搜索演算法，再到自動化汽車飛機駕駛。以上成就雖然已經足以讓我們十分驚喜，但是這類人工智慧技術仍處在起步階段。但許多人所稱或所理解的的人工智慧未必如此，因為許多都是基於預定義的多面輸入或用戶行為的響應演算法。
人工智慧和量子計算
事實是，無論人工智慧是否真的存在，或者它是否真的對我們的存在構成威脅，都無法阻止它的進化和崛起。人類總是專注於改善生活的各個方面，而技術的使用已經成為實現這一目標的工具。盡管過去100年發生了人類歷史上最具戲劇性的技術劇變，但未來100年將為多代人的飛躍鋪平道路。
這將掌握在人工智慧手中。由於量子計算不可避免的興起，人工智慧也將變得更聰明、更快、更靈活、更像人類。量子計算機不僅能解決所有生活的最復雜的問題和謎團，如環境、衰老、疾病、戰爭、貧困、飢荒、宇宙起源和深空探索。
然而，量子計算機有其固有的風險。當第一台量子計算機上線後，世界上其他的計算機都被淘汰了，會發生什麼?如何保護現有的架構不受量子計算機的威脅?考慮到世界上沒有任何強大的量子抵抗密碼術(QRC)，像美國或俄羅斯這樣的國家如何保護自己的資產不受流氓國家或邪惡勢力的攻擊，這些國家或邪惡勢力執意使用量子計算機入侵世界上最隱秘、最有利可圖的信息?
當世界上所有的數字安全基本上都被破壞，互聯網安全即不存在，因為我們依靠量子計算機破解的演算法來保護我們與網站的連接、下載電子郵件和其他所有東西的安全。即使是手機的更新和從應用商店下載的應用程序也會被破壞和不可靠。通過晶元和密碼進行的銀行交易也可能變得不安全。
⑶ BP神經網路用什麼軟體可以實現
MATLAB！ 編個程序就能實現的，而且MATLAB 有自帶的神經網路工具箱。
⑷ 可以教學機器的軟體
有很多可以用於教學機器的軟體，下面列舉一些常用的：
1. TensorFlow：是一個由Google開發的開源軟體庫，用於構建和訓練機器學習模型。它支持各種深度學習演算法，包凳做括神經網路、卷積神經網路和循環神經網路等。
2. PyTorch：是一個由Facebook開發的開源機器學習框架，它的設計理念是簡單、靈活、快速。PyTorch提供了許多工具和介面，可以幫助用戶更輕松地構建和訓練機器學習模型。
3. Keras：是一個高級神經網路API，可以運行在TensorFlow、Theano和CNTK等深度學習框架上。Keras提供了簡單易用的API，使得用戶可以快速構建和訓練神經網路模型。
4. Scikit-learn：是一個Python機器學習庫，它包含了各種機器局粗備學習演算法，包括分類、回歸、聚類和降維等。Scikit-learn還提供了一些數據預處理和模型評估工具。
5. MATLAB：是一種常用的科學計算軟體，也可以用於機器學習和深度學習的模型訓練和優化。MATLAB提供了大量的工具箱，包括神經網路工具箱、深桐毀度學習工具箱等。
以上這些軟體都是非常流行的機器學習工具，都可以用於構建和訓練機器學習模型。當然，選擇哪種軟體還需要根據具體的應用場景和個人的需求來決定。
⑸ 復雜神經網路模型用什麼軟體
bp神經網路能用MATLAB，
理論段吵上編程語言都可以，比如VB，C語言，過程也都是建模、量化、運算及結果輸出（圖、表），但是matlab發展到現在，集成了很多的工具箱，所以用的最為廣泛，用其他的就得是要從源碼開發入手了。
bp神握鍵侍經網路是一種演算法，只要是演算法就可以用任亮簡何軟體工具，只要編譯器或者解釋器支持，c，c++，python，來進行實現，只是實現時的復雜程度有區別而已