大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于神经网络算法应用的问题，于是小编就整理了3个相关介绍神经网络算法应用的解答，让我们一起看看吧。
主流神经网络算法？
1）多层感知机
多层感知机一般认为是一种很古老的人工神经网络。
2）卷积神经网络
卷积神经网络是这一波人工智能热潮中应用最广泛的人工神经网络，核心是卷积层。
3）残差收缩网络
残差收缩网络是卷积神经网络的改进，引入了软阈值化，更适合强噪数据。
苹果神经计算引擎有什么用？
1、这个神经网络引擎的最大特点是对矩阵运算进行优化，提高矩阵计算的速度。
2、而在机器学习的各种算法中，许多都有大量的矩阵运算。比如卷积神经网络。
3、科普点的说法，神经网络的作用主要是用于针对用户个性化的习惯需求进行适应吧。比如说有些人手写输入的时候，每个人的笔记不同，同过这个引擎可以快速的提高识别笔迹的能力。
knn可以用来构造神经网络吗？
knn算法是最邻近结点算法，或者被称为K均值聚类算法。它不会对训练样本数据进行学习，属于机器学习算法。机器学习与神经网络不同。神经网络属于深度学习网络，所以knn不可以用来构造神经网络，神经网络通常由卷积层、池化层、全连接层构成。
到此，以上就是小编对于神经网络算法应用的问题就介绍到这了，希望介绍关于神经网络算法应用的3点解答对大家有用。
