Aké sú výhody umelých neurónových sietí

? Umelé neurónové siete je naprogramovaný výpočtový model , ktorý si kladie za cieľ replikovať nervovú štruktúru a fungovanie ľudského mozgu . To sa skladá z prepojené štruktúry umelo vytvorených neurónov , ktoré slúžia ako cesty pre prenos dát . Umelé neurónové siete sú flexibilné a prispôsobivé , učenie a nastavovanie s každým rôznym interným alebo externým podnety . Umelé neurónové siete sú používané v poradí a rozpoznávanie systémy , spracovanie dát , robotika a modelovanie . Existujú rôzne typy neurónových sietí , vrátane doprednej neurónovej siete , radiálne bázovej funkcie ( RBF ) , Kohonen samoorganizujúce siete a opakujúce sa neurónové siete . Flexibilita

Umelé neurónové siete majú schopnosť zovšeobecňovať a učiť sa . Získajú vedomosti z ich okolia prispôsobením vnútorných a vonkajších parametrov . Sieť sa učí z príkladov a prispôsobuje sa situáciou na základe svojich zistení . Je to zovšeobecňuje poznatky k produkcii adekvátnej reakcie na neznáme situácie . Umelé neurónové siete riešiť zložité problémy , ktoré sú ťažko zvládnuteľné aproximácii .
Nelinearita

výpočtovej neurón môže vytvoriť lineárne alebo nelineárne odpoveď . Nelineárne umelé siete sa vykonáva pomocou prepojenia nelineárnych neurónov . Nelineárne systémy majú vstupy , ktoré nie sú úmerné výstupom . Táto funkcia umožňuje sieť efektívne získavať vedomosti prostredníctvom učenia . To je výrazná výhoda cez tradične lineárne siete , ktorá je nedostatočné , pokiaľ ide o modelovanie nelineárnych dát .
Väčšia Fault Tolerance

umelý neurón sieť je schopná väčšiu odolnosť voči chybám , než tradičné siete . Sieť je schopný regenerovať poruchu v niektorom z jej zložiek bez straty uložených dát . Používa inštancie a príklady z minulosti , aby opätovne zložiť fungovanie poškodeného uzla alebo iné sieťové zložky .
Adaptive Learning

umelý neurón sieť je založená na koncepte abstraktné učenie . Tri vzdelávacie paradigmy funkciu vybaviť sieť pre adaptívne učenie . Jedná sa o posilnenie učenia , učenie bez učiteľa a učenie s učiteľom . Neurónových sietí môžu byť vyškolení prostredníctvom špecializovaných algoritmov , vrátane non - parametrické metódy , očakávania , maximalizácia , simulované žíhanie a evolučných metód . Neuróny umelé neurónové siete sú dostatočne flexibilné , aby sa naladil na rôznych vstupných signálov patters a aklimatizovať sa na rozmanité spektrum neznámych situáciách . Sú neustále prijíma a nahradia skôr naučené informácie , udržať ich úložisko riešenie problémov techniky aktualizované .

• Predchádzajúca strana: Ako používať VNC softvér 
• Ďalšia strana: Výhody virtuálne desktopy