Hvad er fordelene ved kunstige neurale netværk?

Indlæg af Hanne Mølgaard Plasc

  Et kunstigt neuralt netværk er en programmeret beregningsmodel, der har til formål at replikere den neurale struktur og funktion af den menneskelige hjerne. Den består af en sammenhængende struktur af kunstigt producerede neuroner, der fungerer som veje til dataoverførsel. Kunstige neurale netværk er fleksible og adaptive, læring og justering med hver enkelt intern eller ekstern stimuli. Kunstige neurale netværk anvendes i sekvens og mønstergenkendelsessystemer, databehandling, robotik og modellering. Der er forskellige typer neurale netværk, herunder feedforward neurale netværk, radial basisfunktion (RBF), Kohonen selvorganiserende netværk og det tilbagevendende neurale netværk.

Fleksibilitet

Kunstige neurale netværk har evnen til at generalisere og lære. De erhverver viden fra deres omgivelser ved at tilpasse sig interne og eksterne parametre. Netværket lærer af eksempler og tilpasser sig situationer baseret på dens resultater. Det generaliserer viden til at producere passende svar på ukendte situationer. Kunstige neurale netværk løser komplekse problemer, som er vanskelige at håndtere ved tilnærmelse.

Ikke-lineæritet

Et beregningsneuron kan producere et lineært eller et ikke-lineært svar. Et ikke-lineært kunstigt netværk fremstilles ved sammenkobling af ikke-lineære neuroner. Ikke-lineære systemer har indgange, der ikke er proportional med udgangene. Denne funktion giver netværket mulighed for effektivt at erhverve viden gennem læring. Dette er en klar fordel i forhold til et traditionelt lineært netværk, der er utilstrækkeligt, når det gælder modellering af ikke-lineære data.

Større fejltolerance

Et kunstigt neuronnetværk kan opnå større fejltolerance end et traditionelt netværk. Netværket kan regenerere en fejl i nogen af ​​dens komponenter uden tab af lagrede data. Det bruger eksempler og eksempler fra fortiden til at genskabe funktionen af ​​en beskadiget knude eller anden netværkskomponent.

Adaptiv læring

Et kunstigt neuronnetværk er baseret på begrebet abstrakt læring. Tre læringsparadigmer fungerer for at udstyre netværket til adaptiv læring. Disse er forstærkning læring, uovervåget læring og overvåget læring. Neuronnetværk kan trænes via specialiserede algoritmer, herunder ikke-parametriske metoder, forventningsoptimering, simuleret glødning og evolutionære metoder. Neuronerne i et kunstigt neuronnetværk er fleksible nok til at tilpasses forskellige indgangssignalpatroner og akklimatisere til et mangfoldigt udvalg af ukendte situationer. De accepterer konstant og erstatter tidligere indlæste oplysninger, og opdaterer deres depot af problemløsningsteknikker.