Mitkä ovathyödyt Neuroverkkoja ?

Neuroverkot jäljitellä ihmisaivojen toimintoja . dny3d / iStock / Getty Images

Modeling miten aivot toimii ja jäljittelemällä sen joustavuus ja assosiatiivinen kyvyt on jatkuva tutkimus tavoite tekoälyn tutkimuksen.Neuroverkkoja ovat yksi tapa, että AI tutkimus etenee hitaasti pois valtakunta teorian ja osaksi day-to-day käyttö tietyillä toimialoilla ja aloilla.Toiminnallisesti, keinotekoinen neuroverkko emuloi neuroni rakenne ihmisaivojen, jossa kukin neuroni toimii porttina eriytetyn tiedonsiirtoon.Kuten ihmisen aivot, neuroverkkojen sopeutua tiedot sisäisten ja ulkoisen tulon, ja niitä käytetään laajasti aloilla, joilla hahmontunnistus on tärkeää.He avain robotiikan ja ovat kriittinen osa tekniikkaa käytetään itsenäisesti ohjattu drones ja autoja.

Orgaaniset Learning

  • Neuroverkot - rajoissa niiden tietojen tuotantopanosten ja alkuehdot - voi oppia orgaanisesti.Ne eivät rajoitu kokonaan mitä on annettu heille asiantuntijajärjestelmä.Neuroverkot voi yleistää niiden tuloa, mikä tekee niistä arvokkaita robotiikkaa j

    a hahmontunnistuksen järjestelmien ja laajamittainen tiedon analysointi.

Nonlinear Tietojenkäsittely

  • Epälineaariset järjestelmät suorittavat pikakuvakkeita päästä laskennallisesti kalliita ratkaisuja ja voi päätellä yhteyksiä datapisteiden, eikä odottaa kirjaa tietolähde on nimenomaisesti sidoksissa.Tämä epälineaarinen oikotie mekanismi vuoksi hermo verkostoituminen tekniikat ovat arvokkaita kaupallisessa iso-tietojen analysointi ja on syy IBM: n Watson menestyivät "Jeopardy."

vikasietoisuus

  • lisäksi tietojenkäsittely etuja, keinotekoinen verkkojen avulla korkean vikasietoisuuden;kun skaalataan useiden koneiden ja useita palvelimia, neuroverkko pystyy reitti noin puuttuvat tiedot tai palvelimet ja solmut, jotka eivät voi kommunikoida.

itsekorjaamisominaisuuksia

  • Neuroverkot voi tehdä enemmän kuin reitin ympäri verkon osissa, jotka eivät enää toimi;jos ne on pyydetty tietoja oli verkon osassa, joka ei ole enää yhteydessä, ne voivat uudistua suuria tietomääriä päättelemällä ja käyttämällä orgaanista oppimisen piirteitä, työskentelevät eteenpäin nykytilaansa.Tämä on myös hyödyllinen piirre verkkojen, jotka on käyttäjilleen tiedot nykytilasta koko verkon ja tehokkaasti johtaa itsestään virheenkorjaus ja diagnosoinnissa verkko.Verkostoitumista monimutkaistuvat ja verkostot kasvavat suuremmiksi, tämä ominaisuus merkitys kasvaa.

898
0
1
Muut Computer Networking