TensorFlow主页将其目的描述为“用于数值计算的软件库”。查看示例问题，看起来问题始终如下：
给出1）和3）的一些训练数据，可以计算出2）。
我可以看到它如何用于制作机器人，自动驾驶汽车，图像分类器等。
鉴于“数值计算”的广义定义，我是否错过了一类可用于此的其他问题？这可以用于比较经典的数值计算，例如飞机周围的气流或压力下结构的变形吗？您是否有任何关于如何制定这些经典问题以符合上述形式的例子？
答案 0 :(得分：10)
A nice discussion关于人工神经网络可以做什么，我们的大脑是一个神经网络的事实可能意味着最终人工神经网络将能够完成相同的任务。
今天使用的人工神经网络的更多示例：music creation，image based location，page rank，google voice，stock trade predictions，nasa star classifiaction，{ {3}}
我知道的一些领域，但没有很好的参考：
光学量子力学试验装置发生器
医疗诊断，traffic management仅关于安全性
Sharp LogiCook微波炉，reference，wiki
我认为有数百万的问题＆＃34;可以用人工神经网络解决，决定数据表示（输入，输出）将是其中一些挑战。我一直在考虑的一些有用和无用的例子：
- 家用恒温器，可根据特定天气类型了解您的愿望
- 面包店生产预测
- 识别板上的石头并映射它们的位置
- 个人活动猜测并打开适当的设备
- 根据鼠标移动识别人
鉴于正确的数据和网络，这些示例将起作用。 爸爸有一台电脑控制加热系统回家，我根据他10年的加热数据（室外温度，室内温度，湿度等）训练了一个网络，不幸的是我不允许把它连接起来。
我的阿姨和叔叔有一家面包店，基于6年的销售数据，我培训了一个网络，预测他们应该制作多少面包和面包。它向我展示了正确输入的重要性。首先，我使用了一年中的某一天但是当我切换到星期几时，我看到准确度提高了15％。
目前我正在开发一个网络，可以检测给定图像中的nasa mention并映射所有361个位置，告诉我是否存在黑色，白色或无石头。
两个示例向我展示了可以在单个神经元中存储多少信息以及表示数据的不同方式： go board，Image example（不幸的是，你必须自己训练这两个例子，所以给他们一点时间。）
关于飞机周围的示例气流 我对气流计算一无所知，我的尝试将是一个非常巨大的3D输入层，您可以在其中绘制＆＃34;飞机和气流的方向和速度 它可能会工作，但它需要大量的计算能力，有人知道更多关于这个特定主题的信息可能知道一种更抽象的方式来表示数据，从而产生一个更易于管理的网络。 neuron example讨论用于计算机翼周围气流的神经网络。不幸的是我不明白他们使用什么样的输入，也许你会更清楚。