¿Cuáles son los beneficios de las redes neuronales artificiales

¿ Una red neuronal artificial es un modelo computacional programada que tiene como objetivo replicar la estructura de los nervios y el funcionamiento del cerebro humano. Se compone de una estructura interconectada de neuronas producidas artificialmente que funcionan como vías para la transferencia de datos. Las redes neuronales artificiales son flexibles y adaptables , el aprendizaje y el ajuste de cada uno con diferentes estímulos internos o externos . Las redes neuronales artificiales se usan en secuencia y los sistemas de reconocimiento de patrones , procesamiento de datos , la robótica y la modelización. Hay diferentes tipos de redes neuronales , como la red neuronal feedforward , función de base radial ( RBF ) , Kohonen red de auto -organización y la red neuronal recurrente . Flexibilidad

redes neuronales artificiales tienen la capacidad de generalizar y aprender. Se adquieren conocimiento de su entorno mediante la adaptación a los parámetros internos y externos . La red aprende de ejemplos y se adapta a las situaciones sobre la base de sus conclusiones. Se generaliza el conocimiento para producir respuestas adecuadas a situaciones desconocidas . Las redes neuronales artificiales resolver problemas complejos que son difíciles de manejar por aproximación .
No linealidad

Una neurona computacional puede producir un lineal o una respuesta no lineal. Una red artificial no lineal es hecho por la interconexión de las neuronas no lineales . Los sistemas no lineales tienen entradas que no son proporcionales a las salidas. Esta función permite a la red para adquirir conocimientos de manera eficiente a través del aprendizaje . Esta es una clara ventaja sobre una red tradicional lineal que es inadecuado cuando se trata de modelos de datos no lineales.
Mayor Fault Tolerance

Una neurona artificial red es capaz de una mayor tolerancia a fallos que una red tradicional . La red es capaz de regenerar un fallo en cualquiera de sus componentes sin la pérdida de los datos almacenados . Utiliza los casos y ejemplos del pasado para volver a montar el funcionamiento de un nodo dañado u otro componente de la red.
Aprendizaje Adaptativo

Una red neuronal artificial se basa en el concepto de aprendizaje abstracto . Tres paradigmas de aprendizaje funcionan para dotar a la red para el aprendizaje adaptativo . Se trata de aprendizaje por refuerzo , el aprendizaje no supervisado y supervisado aprendizaje . Redes de neuronas pueden ser entrenados a través de algoritmos especializados , incluyendo los métodos no paramétricos , maximización de la expectativa , los métodos de recocido simulado y evolutivos . Las neuronas de una red neuronal artificial es lo suficientemente flexible como para estar en sintonía con diversos patrones de señal de entrada y aclimatarse a una amplia gama de situaciones desconocidas . Constantemente están aceptando y reemplazar información aprendida previamente , manteniendo su repositorio de técnicas de resolución de problemas actualizados.