神经网络计算机
A. 神经网络优缺点，
首先来看一下神经网络的缺点：
1. 黑盒子
神经网络最可能被人知晓的缺点是它们的“黑盒子”性质（也就是说你不知道神经网络是如何以及为什么会产生一定的输出）。例如，当你将一张猫的图像放入神经网络，预测结果显示它是一辆汽车时，这让人很难理解。而在某些领域，可解释性非常重要。
很多银行之所以不使用神经网络来预测一个人是否有信誉，是因为他们需要向客户解释为什么他们没有获得贷款。像Quora这样的网站也是如此。如果他们因为机器学习算法而决定删除用户账户，他们需要向用户解释为什么这样做。
如果将机器学习运用与重要的商业决策时，你能想象一个大公司的首席执行官会在不明白为什么应该完成的情况下做出数百万美元的决定吗？仅仅因为“计算机”说他需要这样做？
2. 发展的可持续时间
虽然有像Keras这样的库，让神经网络的开发变得相当简单，但有时您需要更多地控制算法的细节。您可能还会使用到Tensorflow，但是由于它相对复杂，开发需要的时间也更长。对于公司管理层来说，如果用简单的算法就可以更快地解决问题，则让他们花高昂的费用和较长的时间去开发一些东西，显然是不合适的。
3. 数据量
与传统的机器学习算法相比，神经网络通常需要更多的数据，至少需要数千数百万个标记样本。而如果使用其它算法，许多机器学习问题可以用较少的数据很好地解决。
虽然在某些情况下，神经网络需要处理少量数据（大多数情况下它们不需要）。而像朴素贝叶斯这样的简单算法也可以很好地处理少数数据。
4. 计算代价高昂
通常，神经网络比传统算法的计算代价更高。对于最先进的深度学习算法，完成深度神经网络从头到尾的完整训练，可能需要几周的时间。而大多数传统的机器学习算法则只需要少于几分钟到几个小时或几天的时间即可。
神经网络所需的计算能力很大程度上取决于数据的大小，同时也取决于网络的深度和复杂程度。
然后就是神经网络的优点：
ANN 有能力学习和构建非线性的复杂关系的模型，这非常重要，因为在现实生活中，许多输入和输出之间的关系是非线性的、复杂的。
ANN 可以推广，在从初始化输入及其关系学习之后，它也可以推断出从未知数据之间的未知关系，从而使得模型能够推广并且预测未知数据。
与许多其他预测技术不同，ANN 不会对输入变量施加任何限制（例如：如何分布）。此外，许多研究表明，ANN 可以更好地模拟异方差性，即具有高波动性和不稳定方差的数据，因为它具有学习数据中隐藏关系的能力，而不在数据中强加任何固定关系。这在数据波动非常大的金融时间序列预测中非常有用。
神经网络的发展主要为：启蒙时期（1890-1969），低潮时期（1969-1982），复兴时期（1982-1986），新时期（1986至今）
B. 什么是人工神经网络计算机
我们知道，人脑神经系统是由数以十亿计的神经元相互连接而成的、极其复杂的信息处理网络，科学家认为它是处理复杂信息的最好结构。人工神经网络计算机就是模仿人脑神经系统的计算机，它同样是目前世界各国专家正在大力研究开发的下一代计算机。
人工神经网络计算机不仅能够高速处理信息，还能够像人一样具有学习功能和联想功能。现有的计算机的所有工作都是依靠人们预先给出的指令。从这一意义上说，它的能力还不如一个两三岁的幼儿。
人工神经网络计算机不一样，你只要反复把例题和答案输入，它便能自己学会解题的方法，这就是学习功能。
世界各国目前的研究主要集中在两个方面：一是通过在软件上下功夫，使通常的电子计算机也具有学习功能，可以用于生产控制；二是开发专门的神经芯片，通过硬件实现神经网络计算机的功能。
C. 神经计算机有什么特点
神经网络计算机有着许多特点：
第一，有着极强的自学能力。人们利用神经网络计算机的自学特点，可以方便地“教”会它认读自然语言文字。
第二，神经元网络计算机的“智能”好像是自发产生的，不是严格设计出来的，这是各个神经元所做的简单事情集合起来的结果。这一点同人的大脑的工作原理极相似。
第三，神经元网络计算机的资料不是贮存在存储器中，而是贮存在神经元之间的网络中。这就是说，即使个别神经网络断裂、破坏，也并不影响整体的运算能力，即它具有重建资料的能力。
现在，人工神经网络技术的研究，已在许多部门获得了实际应用。例如，信息识别、系统控制、检测与监测智能化等。
可以预计，在21世纪，人工神经网络的研究将会有新的突破。虽然用无生命的元器件实现人脑的所有功能是不可能的，但在某些特定的智能方面，接近或达到人脑水平的神经网络计算机将会十分普遍，届时，神经网络计算机将渗透到人类生活的各个领域。
神经计算机是按照一种仿效人脑的神经网络模型工作的。由于这种模型能通过电路予以实现，因此人们不仅可以通过这一模型了解人的神经细胞是怎样工作的，而且还能把它制成集成电路的芯片，使计算机仿效神经系统工作。于是，便出现了利用神经网络工作原理的神经计算机。
神经计算机不仅能够进行并行处理，而且还具有以下两种能力：第一，具有联想能力，例如见到红的、圆的、有芬香味的东西，便会联想起这是苹果。第二，具有自我组织能力，神经计算机通过多次处理同类问题，能够把各神经元连接成最适于处理该问题的网络，通过做同类工作而有所改进便是具有学习功能。
最能发挥神经计算机长处的工作有图像识别、声音识别、运动控制等。
由于神经计算机采用并行处理方式，很适合用光计算机来实现。今后，光计算机得到实用时，光神经计算机将会有更诱人的前景。