Quali sono i vantaggi di Reti Neurali Artificiali

? Una rete neurale artificiale è un modello di calcolo programmato che mira a replicare la struttura neurale e il funzionamento del cervello umano . Esso è costituito da una struttura interconnessa di neuroni prodotte artificialmente che funzionano come percorsi per il trasferimento dati . Le reti neurali artificiali sono flessibili e adattabili, l'apprendimento e la regolazione con ogni diversi stimoli interni o esterni . Le reti neurali artificiali sono utilizzati in sequenza e sistemi di pattern recognition , elaborazione dati , la robotica e la modellazione . Ci sono diversi tipi di reti neurali , tra feedforward rete neurale , la funzione di base radiale ( RBF ) , rete di auto-organizzazione Kohonen e la rete neurale ricorrente . Flessibilità

reti neurali artificiali hanno la capacità di generalizzare e di imparare . Vengono a conoscenza dal loro ambiente adattandosi ai parametri interni ed esterni . La rete apprende da esempi e si adatta alle situazioni in base alle sue conclusioni . Si generalizza la conoscenza per produrre risposte adeguate a situazioni sconosciute . Le reti neurali artificiali risolvere problemi complessi che sono difficili da gestire per approssimazione .
Non- linearità

Un neurone computazionale in grado di produrre un lineare o una risposta non lineare . Una rete artificiale non lineare è costituito dall'interconnessione di neuroni non lineari . Sistemi non lineari sono gli ingressi che non sono proporzionali alle uscite . Questa funzione consente alla rete di acquisire in modo efficiente la conoscenza attraverso l'apprendimento. Questo è un netto vantaggio su una rete tradizionalmente lineare che è inadeguata quando si tratta di dati non lineari di modellazione .
Grande Fault Tolerance

Un neurone artificiale rete è capace di una maggiore tolleranza di errore rispetto a una rete tradizionale. La rete è in grado di rigenerare un guasto in uno dei suoi componenti , senza la perdita dei dati memorizzati . Esso utilizza le istanze e gli esempi del passato per rimontare il funzionamento di un nodo danneggiato o di altri componenti di rete .
Adaptive Learning

Una rete neuronale artificiale si basa sul concetto di apprendimento astratto . Tre paradigmi di apprendimento funzione di dotare la rete per l'apprendimento adattivo . Si tratta di apprendimento per rinforzo , apprendimento non supervisionato e controllato di apprendimento . Reti di neuroni possono essere addestrati tramite algoritmi specializzati compresi i metodi non parametrici , aspettativa massimizzazione , metodi di ricottura simulata ed evolutiva . I neuroni di una rete di neuroni artificiali sono abbastanza flessibili da essere in sintonia con i vari schemi di segnali di ingresso e di acclimatarsi ad una gamma diversificata di situazioni sconosciute . Sono costantemente accettando e sostituzione di informazioni già acquisite , mantenendo la loro raccolta di tecniche di problem solving aggiornati .

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