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人工神经网络和预处理器

快捷方式: 差异，相似，杰卡德相似系数，参考。

人工神经网络和预处理器之间的区别

人工神经网络 vs. 预处理器

人工神经网络（Artificial Neural Network，ANN），简称神经网络（Neural Network，NN）或類神經網絡，在机器学习和认知科学领域，是一种模仿生物神经网络（动物的中樞神經系統，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。神经网络由大量的人工神经元联结进行计算。大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构，是一种自适应系统，通俗的講就是具備學習功能。现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具。典型的神经网络具有以下三个部分：. 在计算机科学中，预处理器是程序中处理输入数据，产生能用来输入到其他程序的数据的程序。输出被称为输入数据预处理过的形式，常用在之后的程序比如编译器中。所作处理的数量和种类依赖于预处理器的类型，一些预处理器只能够执行相对简单的文本替换和巨集展开，而另一些则有着完全成熟的编程语言的能力。 一个来自计算机编程的常见的例子是在进行下一步编译之前，对源代码执行处理。在一些计算机语言（例如：C语言）中有一个叫做预处理的翻译阶段。.

之间人工神经网络和预处理器相似

人工神经网络和预处理器有（在联盟百科）0共同点。

上面的列表回答下列问题

人工神经网络和预处理器之间的比较

人工神经网络有50个关系，而预处理器有22个。由于它们的共同之处0，杰卡德指数为0.00% = 0 / (50 + 22)。

参考

本文介绍人工神经网络和预处理器之间的关系。要访问该信息提取每篇文章，请访问：

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