Sun'iy neyron tarmoqlari (ann)

Aproksimatsiya. Neyron tarmog'i har qanday doimiy funktsiyani oldindan aniqlangan aniqlik bilan taxmin qilishga qodir.
Ma'lumotni siqish va assotsiativ xotira. Neyron tarmoqlarning turli xil parametrlar o'rtasidagi munosabatlarni aniqlash qobiliyati, agar ma'lumotlar bir-biri bilan chambarchas bog'liq bo'lsa, ma'lumotlarni ixchamroq taqdim etishga imkon beradi. Orqa jarayon - asl ma'lumotlar to'plamini ma'lumotlardan tiklash - bu assotsiativ xotira deb nomlanadi. Assotsiativ xotira sizga shovqinli / buzuq kirish ma'lumotlaridan asl signal / tasvirni qaytarib olishga imkon beradi.
Neyron tarmoqlari, shuningdek, ma'lumotlarni tahlil qilish, optimallashtirish muammolarini hal qilish, katta hajmdagi ma'lumotlarning naqshini topish, kosmosga yo'naltirish va boshqalar uchun ishlatiladi.
Neyron tarmoqlarining afzalliklari
Neyron tarmoqlarning an'anaviy hisoblash usullariga nisbatan asosiy afzalliklari quyidagilardan iborat:
Muammoni noaniqlik sharoitida hal qilish. O'rganish qobiliyati tufayli neyron tarmog'i noma'lum naqsh va kirish va chiqish ma'lumotlari o'rtasidagi bog'liqlik bilan bog'liq muammolarni hal qilishga imkon beradi, bu esa to'liq bo'lmagan ma'lumotlar bilan ishlashga imkon beradi.
Kirish ma'lumotlaridagi shovqinga qarshilik. Neyron tarmog'i tahlil qilish uchun ma'lumot bo'lmagan parametrlarni mustaqil ravishda aniqlashi va ularni filtrlashi mumkin, shuning uchun kirish ma'lumotlarini oldindan tahlil qilishning hojati yo'q.
Neyron tarmoqlar tuzilishining moslashuvchanligi. Neyrokompyuterlarning tarkibiy qismlari - neyronlar va ular orasidagi aloqalar turli yo'llar bilan birlashtirilishi mumkin. Shu sababli, bitta neyrokompyuter ko'pincha bir-biri bilan bog'liq bo'lmagan turli xil vazifalarni hal qilish uchun ishlatilishi mumkin.
Yuqori ishlash. Kirish ma'lumotlari bir vaqtning o'zida ko'plab neyronlar tomonidan qayta ishlanadi, shu sababli neyron tarmoqlari boshqa algoritmlarga qaraganda muammolarni tezroq hal qiladi.