Wat zijn de voordelen van kunstmatige neurale netwerken?

Wat zijn de voordelen van kunstmatige neurale netwerken?


Modelleren van de werking van de hersenen en het repliceren van zijn flexibiliteit en associatieve vermogens is het doel van een lopend onderzoek voor kunstmatige intelligentie onderzoek. Kunstmatige neurale netwerken zijn één manier die AI onderzoek is langzaam uit het rijk van de theorie en in dagelijkse gebruik in bepaalde industrieën en velden. Functioneel, emuleert een kunstmatig neuraal netwerk de neuron-structuur van het menselijk brein, waar elk neuron als een gateway voor gedifferentieerde gegevensoverdracht fungeert. Net als een menselijk brein, neurale netwerken aan te passen aan de gegevens van de interne en externe input, en ze uitgebreid gebruikt in velden waar patroonherkenning belangrijk is. Ze sleutel tot robotica en zijn een essentieel onderdeel van de technologie voor autonoom gecontroleerde drones en auto's gebruikt.

Biologische leren

Neurale netwerken--binnen de grenzen van hun gegevens ingangen en de uitgangsvoorwaarden--kunnen autonoom leren. Ze zijn niet beperkt volledig door wat wordt gegeven aan hen in een expertsysteem. Neurale netwerken kunnen generaliseren van hun ingangen, waardoor ze waardevolle voor Robotica en patroon herkenning systemen en voor grootschalige data-analyse.

Niet-lineaire gegevensverwerking

Niet-lineaire systemen uitvoeren sneltoetsen computationeel dure oplossingen te bereiken en kan afleiden van de verbindingen tussen de gegevenspunten, eerder dan wachten voor records in een gegevensbron expliciet worden gekoppeld. Dit niet-lineaire kortere weg-mechanisme is de reden waarom de neurale netwerken technieken zijn waardevol in commerciële grote-data-analyse en wordt de reden van IBM Watson opgevolgd op "Gevaar."

Fouttolerantie

Naast de voordelen van de gegevensverwerking hebben kunstmatige netwerken het potentieel voor hoge fouttolerantie; Wanneer geschaald over meerdere machines en meerdere servers, vermag een neuraal netwerk route rond de ontbrekende gegevens of servers en knooppunten die niet communiceren.

Zelfherstel

Neurale netwerken kunnen meer doen dan route langs delen van het netwerk die niet langer actief zijn; Als ze wordt gevraagd om gegevens die was gedeeltelijk van het netwerk niet langer communiceren, kunnen ze grote hoeveelheden gegevens door gevolgtrekking en het gebruik van hun biologische leren eigenschappen, werken uit van hun huidige toestand regenereren. Dit is ook een nuttige eigenschap voor netwerken die moeten hun om gebruikers te informeren over de huidige stand van het totale netwerk en effectief resultaten in een zelfstandige debuggen en diagnose van netwerk. Aangezien netwerken nog gecompliceerder geworden en netwerken groter groeien, zal deze functie aan belang winnen.