Ποια είναι τα οφέλη της Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα

; Ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι μια προγραμματισμένη υπολογιστικό μοντέλο που έχει ως στόχο να αναπαράγουν το νευρικό δομή και τη λειτουργία του ανθρώπινου εγκεφάλου . Αυτό αποτελείται από ένα διασυνδεδεμένο δομή τεχνητά παραγόμενο νευρώνων που λειτουργούν ως οδοί για τη μεταφορά δεδομένων. Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα είναι ευέλικτη και προσαρμοστική , τη μάθηση και την προσαρμογή με κάθε διαφορετικά εσωτερικά ή εξωτερικά ερεθίσματα . Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα που χρησιμοποιούνται στη σειρά και την αναγνώριση προτύπων συστημάτων , η επεξεργασία δεδομένων , η ρομποτική και μοντελοποίηση . Υπάρχουν διάφοροι τύποι των νευρωνικών δικτύων , συμπεριλαμβανομένου του feedforward νευρωνικό δίκτυο ακτινικών συναρτήσεων βάσης ( RBF ) , Kohonen αυτο-οργάνωση του δικτύου και τον επαναλαμβανόμενο νευρωνικό δίκτυο . Ευελιξία
Η

Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα έχουν τη δυνατότητα να γενικευθεί και να μάθουν . Αποκτούν γνώση από το περιβάλλον τους με την προσαρμογή στις εσωτερικές και εξωτερικές παραμέτρους . Το δίκτυο μαθαίνει από τα παραδείγματα και προσαρμόζεται στις καταστάσεις με βάση τα πορίσματά της . Γενικεύει γνώση για να παράγει επαρκείς απαντήσεις σε άγνωστες καταστάσεις . Τεχνητά νευρωνικά δίκτυα επίλυση σύνθετων προβλημάτων που είναι δύσκολο να διαχειριστεί από την προσέγγιση . Εικόνων
μη γραμμικότητα
Η

Ένα υπολογιστικό νευρώνα μπορεί να παράγει μια γραμμική ή μη - γραμμική απάντηση . Μια μη γραμμική τεχνητού δικτύου γίνεται από τη διασύνδεση των μη - γραμμικών νευρώνων . Μη - γραμμικά συστήματα έχουν εισόδους που δεν είναι ανάλογες προς τις εξόδους . Αυτή η λειτουργία επιτρέπει στο δίκτυο να αποκτήσει αποτελεσματικά τη γνώση μέσω της μάθησης . Αυτό είναι ένα σαφές πλεονέκτημα έναντι παραδοσιακά γραμμικό δίκτυο που είναι ανεπαρκής όταν πρόκειται για την μοντελοποίηση μη γραμμικών στοιχείων .

Η μεγαλύτερη Fault Tolerance
Η

Ένα τεχνητό νευρώνα δίκτυο είναι ικανό μεγαλύτερη ανοχή σε σφάλματα από ό, τι ένα παραδοσιακό δίκτυο . Το δίκτυο είναι σε θέση να αναγεννά ένα σφάλμα σε οποιοδήποτε από τα συστατικά του χωρίς την απώλεια των αποθηκευμένων δεδομένων . Χρησιμοποιεί περιπτώσεις και παραδείγματα από το παρελθόν να συγκεντρώσει εκ νέου τη λειτουργία ενός κατεστραμμένου κόμβου ή άλλα συστατικά του δικτύου .
Εικόνων Adaptive Learning
Η

Ένα δίκτυο τεχνητών νευρώνων βασίζεται γύρω από την έννοια αφηρημένη μάθησης . Τρία παραδείγματα μάθησης λειτουργούν για να εξοπλίσει το δίκτυο για την προσαρμοστική μάθηση . Αυτά είναι ενισχυτική μάθηση , μάθηση χωρίς επίβλεψη και επιβλεπόμενη μάθηση . Νευρωνικά δίκτυα μπορούν να εκπαιδευτούν μέσω εξειδικευμένων αλγορίθμων , συμπεριλαμβανομένων των μη - παραμετρικές μέθοδοι , η προσδοκία μεγιστοποίησης , προσομοιωμένη ανόπτηση και εξελικτικές μεθόδους . Οι νευρώνες ενός δικτύου τεχνητού νευρώνα είναι αρκετά ευέλικτο ώστε να προσαρμοστούν στις διάφορες ομιλίες του σήματος εισόδου και να εγκλιματιστούν σε ένα ευρύ φάσμα των άγνωστες καταστάσεις . Είναι συνεχώς την αποδοχή και την αντικατάσταση των ήδη μάθει τις πληροφορίες , διατηρώντας repository τους τεχνικές επίλυσης προβλημάτων ενημέρωση .
Η
εικόνων