Wat zijn de voordelen van kunstmatige neurale netwerken ?

Neurale netwerken emuleren menselijke hersenfuncties . dny3d / iStock / Getty Images

Modeling hoe de hersenen werken en het repliceren van de flexibiliteit en associatieve vermogens is een lopend onderzoek streven naar kunstmatige intelligentie onderzoek.Kunstmatige neurale netwerken zijn een manier dat de AI-onderzoek langzaam beweegt uit het rijk van de theorie en in de dag-tot-dag gebruik in bepaalde sectoren en gebieden.Functioneel, een kunstmatig neuraal netwerk emuleert de neuron structuur van de menselijke hersenen, waarbij elke neuron als gateway gedifferentieerde gegevensoverdracht.Net als een menselijk brein, neurale netwerken aan te passen aan de bijzonderheden van de interne en externe input, en ze worden veel gebruikt in gebieden waar de patroonherkenning is belangrijk.Ze zijn de sleutel tot robotica en zijn een essentieel onderdeel van de technologie die wordt gebruikt voor het autonoom gecontroleerde drones en auto's.

Organic Learning

  • Neurale netwerken - binnen de grenzen van hun gegevens invoeren

    en de eerste voorwaarden - kan autonoom leren.Ze zijn niet beperkt volledig door wat er is gegeven aan hen in een expertsysteem.Neurale netwerken generaliseren hun inputs, waardoor ze waardevol voor robotica en systemen patroonherkenning en zorgt voor grootschalige data-analyse.

lineaire Data Processing

  • -lineaire systemen voeren snelkoppelingen naar computationeel dure oplossingen te komen en kan verbanden tussen gegevens punten af ​​te leiden, in plaats van te wachten op records in een gegevensbron expliciet worden gekoppeld.Deze niet-lineaire short-cut-mechanisme is de reden waarom neurale netwerken technieken zijn waardevol in commerciële big data-analyse en is de reden dat IBM's Watson slaagde op 'Jeopardy. "

Fault Tolerance

  • Naast de verwerking van gegevens voordelen, kunstmatige netwerken hebben het potentieel voor hoge fouttolerantie;wanneer geschaald over meerdere machines en meerdere servers, een neuraal netwerk in staat is om de route rond ontbrekende gegevens of servers en knooppunten die niet kan communiceren.

Self-Repair

  • neurale netwerken kunnen meer doen dan route rond delen van het netwerk die niet meer actief zijn;Als ze gevraagd om gegevens die in een deel van het netwerk dat niet meer communiceren, kunnen ze grote hoeveelheden data regenereren volgens relatie en het gebruik van hun biologische eigenschappen leren, forward werken vanuit de huidige toestand.Dit is ook een nuttige eigenschap voor netwerken die moeten hun gebruikers te informeren over de actuele toestand van het totale netwerk en effectief resulteert in een zelf-foutopsporing en diagnose netwerk.Zoals netwerken worden steeds ingewikkelder en netwerken groter worden, zal deze functie aan belang winnen.

973
0
1
Andere Computer Networking