【发布时间】：2011-01-08 11:50:03
【问题描述】：
我想知道您是否有创意的头脑可以想到网络环境中的某些情况或应用，其中神经网络适合或有趣的旋转。
编辑：这里有一些很棒的想法。我在想更多以网络为中心。可能是机器人检测器或游戏中的 AI。
【问题讨论】：
标签： artificial-intelligence neural-network
【发布时间】：2011-01-08 11:50:03
【问题描述】：
仅举几例：
- 任何类型的推荐系统（无论是电影、书籍还是定向广告）
- 您希望根据用户偏好调整行为的系统（例如垃圾邮件检测）
- 识别任务（入侵检测）
- 面向计算机视觉的任务（搜索引擎和索引器的图像分类、特定对象检测）
- 自然语言处理任务（文档/文章分类、搜索引擎等）
【讨论】：
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注意，大多数“推荐系统”（例如亚马逊）都是使用关联规则实现的，而不是神经网络。 NLP 通常也使用统计技术，而不是 NN。
位于20q.net 的游戏是我最喜欢的基于网络的神经网络之一。你可以采用这个想法来创建一个学习系统，该系统知道如何玩简单的游戏，并慢慢学会如何在游戏中击败人类。当它与人类对手比赛时，它会记录有关游戏情况、所采取的行动以及 NN 是否赢得比赛的数据。每次比赛，无论输赢，都会变得更好。 （注意：不要尝试像跳棋这样过于简单的游戏，过于简单的游戏可能会预先计算所有可能的游戏/移动组合，这违背了使用 NN 的目的）。
任何基于多个标准的分类系统都可能值得研究。我听说某家公司开发了一个 NN，它会查看员工记录并确定哪些最不满意或最有可能退出。
神经网络也适用于进行某些类型的语言处理，包括OCR 或将文本转换为语音。尝试创建一个可以从图形表示或音频表示中破译capchas 的系统。
【讨论】：
如果您筛选废品或接受其他网站的商品销售信息以进行价格比较，则 NN 可用于标记商品描述中可能存在的错误，以供人类观察。
通常，例如，计算机硬件描述在所描述的容量、速度和功能方面是错误的。您的 NN 将了解到，通常视频卡不应包含“Raid 10”字符串。如果有向 GPU 添加 Raid 的趋势，那么随着时间的推移，您的 NN 将通过接受广告来教 NN 了解这一点，这现在是一类新的硬件。
此硬件示例可以扩展到其他行业。
【讨论】：
基于消费者选择预测的网络广告
在微尺度和非常短期（当前会话）中预测用户的 Web 浏览方向。这个想法与第一个想法非常相似，是一种概括。可以向浏览 Web 的用户提出与其他可能感兴趣的网站的建议。建议可以根据用户活动期间实时计算的预测进行相关性排序。例如，建议的链接或类别或标签的列表可以以云的形式显示，字体大小表示排名分数。用户的每一次点击都是对预测系统的输入，因此预测会不断完善，以便为用户提供尽可能准确的建议，尽可能匹配用户的兴趣。
【讨论】：
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很多网络广告商已经实施了#1。发布您的浏览历史记录的需要，加上滥用的可能性，使得 #2 有点可怕。
忽略“常见网络问题”角度请求，而是“有趣的旋转”视图。
可以查看/配置 NN 的多种方式之一是作为一种巨大的自我调整、多输入、多输出的案例流控制。
因此，当您想要提供模糊匹配时（不要直接与模糊逻辑本身混淆，这是数学/计算的另一个领域）NN 可能会提供一个可用的替代方案。
因此，为了节省能源，您可以提供电梯俱乐部场地、一次性或定期旅行。人们进入他们所在的地方、他们想去的地方和时间。按城市排序并显示在浏览控件中。
使用 NN，随着时间的推移，您可以通过观察所有者和搜索者之间的联系，为运输者提供运输者。作为所有者，可能不会与求职者居住在同一个郊区。随着时间的推移，NN 会了解所有者的差异，搜索者的物理位置差异似乎是可以接受的。因此，它可以在为寻求者提供潜在所有者时扩大其搜索范围。
一个想法。
【讨论】：
搜索！认出！分类！基本上，现在搜索引擎所做的一切都可以从一定剂量的神经网络和模糊逻辑中受益。这尤其适用于多媒体内容（例如内容索引图像和视频），因为这是当前搜索技术落后的地方。
【讨论】：
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您的信息是从哪里获得的？我听说贝叶斯网络更适合您提到的许多事情。
总是让我惊讶的一件事是，我们仍然没有任何伪智能防火墙技术。一些说“嘿，他的 url 范围在不应该的情况下发出过多请求”的东西，阻止它们，并向管理员发送报告。这可以通过神经网络来完成。
在令人讨厌的部分，一些病毒制造者可以找到神经网络的利润丰厚的用途。自适应特洛伊木马“识别”硬盘上的信用卡号（而不是寻找某些 cookie）或“学习”如何自动从检测器中隐藏自己。
【讨论】：
假设 eBay 使用神经网络来预测特定商品的销售可能性；预测列出该类型项目的最佳日期，建议起始价格或“立即购买价格”；或根据吸引买家的可能性对您的描述进行评分？如果它们运行良好，所有这些都可能是有用的功能。
【讨论】：
神经网络应用非常适合表示离散的选择以及个人在网上闲逛时的行为方式（或个人群体的行为方式）的整体行为。
以阅读新闻为例：
在过去，您通常会选择一份报纸（一个选择）、一个部分（一个选择）、扫描一页并选择一篇文章（一个选择），然后阅读基础知识或整篇文章（另一个选择）。
现在您可以像上面一样选择要访问的新闻网站并继续，但现在您可以放下一篇论文，拿起另一篇论文，点击广告，更改版块，并在没有限制的情况下继续前进。
整个网络的使用以及人们根据他们的人口统计、兴趣、经验、政治、一天中的时间、位置等做出的选择是 NN 应用的一个非常丰富的领域。这与新闻机构、网页设计、广告收入尤其相关，甚至可能是一个未充分探索的领域。
当然，很难预测一个人会做什么，但是将 10,000 个相同年龄、收入、性别、一天中的时间等的人放在一起，您或许能够预测会导致更好的设计。想象一下一份报纸（甚至是一款游戏），它可以根据人口统计数据来满足人们的需求。广告人的梦想！
【讨论】：
如何将用户连接到最近的 DNS，并确保请求和目标之间的反弹尽可能少？
【讨论】：
- 社交应用（Linkedin、facebook 等）中的好友推荐
【讨论】：