Hva er fordelene med nevralt nettverk?

Modellering hvordan hjernen fungerer og replikere sin fleksibilitet og assosiative evner er en pågående forskning mål for kunstig intelligens forskning. Nevralt nettverk er en måte som AI forskningen beveger seg sakte ut av riket av teori og til dag-til-dag bruk i enkelte bransjer og felt. Funksjonelt, emulerer et kunstig nevralt nettverk nervecellen strukturen i den menneskelige hjerne, hvor hver neuron fungerer som en inngangsport for differensiert dataoverføring. Som en menneskelig hjerne, nevrale nettverk tilpasse seg opplysninger om interne og eksterne innspill, og de er i utstrakt bruk i områder der mønstergjenkjenning er viktig. De er nøkkelen til robotikk og er en viktig del av teknologien som brukes for selvstendig kontrollerte droner og biler.

organisk Learning

Nevrale nettverk - innenfor rammene av sine datainnganger og startbetingelsene - kan lære organisk. De er ikke begrenset utelukkende av det som er blitt gitt til dem i et ekspertsystem. Nevrale nettverk kan generalisere fra sine innganger, noe som gjør dem verdifulle for robotikk og mønstergjenkjenning systemer og for storskala dataanalyse.

-Lineær Behandler data

Ikke-lineære systemer utføre snarveier for å nå beregnings dyre løsninger, og kan antyde sammenhenger mellom datapunkter, i stedet for å vente på poster i en datakilde som skal eksplisitt knyttet. Denne ikke-lineære snarvei mekanismen er grunnen nevrale nettverk teknikker er verdifulle i kommersielle store dataanalyse og er grunnen til IBMs Watson lyktes på "Jeopardy".

Feiltoleranse

I tillegg til de databehandlings fordeler, kunstige nettverk har potensial for høy feiltoleranse; når skalert på tvers av flere maskiner og flere servere, er et nettverk i stand til å rute rundt manglende data eller servere og noder som ikke kan kommunisere.

Self-Repair

Nevrale nettverk kan gjøre mer enn rute rundt deler av nettet som ikke lenger betjene; hvis de blir bedt om data som var i en del av nettverket som ikke lenger kommuniserer, kan de regenerere store mengder data ved slutning og bruke sine organiske læringstrekk, jobber frem fra sin nåværende tilstand. Dette er også en nyttig egenskap for nettverk som har behov for å informere sine brukere om den nåværende tilstanden av den totale nettverket og effektivt resulterer i en selv feilsøking og diagnostisering nettverk. Som nettverk blir mer komplisert og nettverk vokse seg større, vil denne funksjonen få økt betydning.