Mis kasu on Tehisnärvivõrke ?

Närvivõrgud jäljendada inimaju funktsioone . dny3d / iStock / Getty Images

Modeling kuidas aju töötab ja imitatsiooniga oma paindlikkuse ja assotsiatiivne võimed on pidev teadustöö eesmärk tehisintellekti teadus.Tehisnärvivõrke on üks viis, et AI teadus liigub aeglaselt välja mängib teooria ja sisse päevast-päeva kasutuse teatud tööstusharudes ja valdkondades.Funktsionaalselt kunstliku närvivõrgu jäljendab neuron struktuuri inimaju kus iga neuron toimib lüüsina diferentseeritud andmeedastust.Nagu inimese aju, närvivõrgud kohaneda andmed sisemine ja väline sisend, ning nad laialdaselt sellistes valdkondades, kus muster tunnustamine on oluline.Nad on võti robootika ja on kriitiline osa kasutatavast tehnoloogiast iseseisvalt kontrollitud drones ja autod.

Orgaanilised õppe

  • Neural Networks - piirides nende andmete sisendeid ja algtingimuste - saab õppida orgaaniliselt.Nad mitte ainult täiesti sellest, mida on antud neile ekspert süsteemi.Närvivõrgud võib üldistada oma sisendid, mis muudab need väärtuslikud roboo

    tika ja muster tunnustamise süsteemid ja ulatuslik andmete analüüsi.

Mittelineaarne Data Processing

  • Mittelineaarsete süsteemide täita otseteed jõuda arvutuslikult kallis lahendusi ja võib järeldada seoseid andmepunkti, mitte ootama arvestust andmete allikas olema otseselt seotud.See mittelineaarne lühikese lõigatud mehhanism ongi närvi võrgustiku loomisel on väärtuslikud kaubik big-andmete analüüsi ja on põhjus IBMi Watson õnnestus "Jeopardy."

Fault Tolerance

  • Lisaks andmetöötlus eeliseid, kunstlik võrgud on potentsiaali suure rikketaluvuse;kui korrastatakse üle mitme masinad ja mitmeid servereid, närvivõrku suudab marsruudi ümber puuduvad andmed või serverite ja sõlmed, mis ei saa suhelda.

Self-Repair

  • Neural võrgud võivad teha rohkem kui marsruudi ümber võrgustiku osades, mis ei ole enam tegutseda;kui neil palutakse andmed, mis oli osa võrgust, mis on enam suhelda, nad võivad taastuda suurte andmemahtude järeldamise ja kasutavad oma orgaanilise õppimise tunnused, töötab edasi oma praegust olukorda.See on ka kasulik omadus võrke, mis peavad teatama oma kasutajatele hetkeseisu kogu võrgu ja tõhusalt tulemuseks on self-silumine ja diagnoosimine võrku.Nagu võrgustike muutunud keerulisemaks ja võrgud kasvavad suuremaks, seda funktsiooni saavad tähtsus.

300
0
1
Muud Arvutivõrgud