- Регистрация
- 9 Янв 2018
- Сообщения
- 377
- Реакции
- 256
У нейросетей так же как и у людей есть свои достоинства и недостатки, к примеру выдумывание информации, потому что нейросеть просто не обучена к этому.
И так перед вами достоинства и недостатки нейросетей:
Преимущества нейросетей заключаются в их способности извлекать значимые данные из обширных массивов сложной или неточной информации, а также в улучшенной точности и скорости аппроксимации, классификации и распознавания по сравнению с традиционными алгоритмами. Хотя в ряде задач человеческий мозг демонстрирует более высокие показатели, преимущества нейросетей не следует недооценивать, что обуславливает их широкое использование. К числу их достоинств можно отнести:
Достоинства
1. Самообучение. Основной особенностью и преимуществом искусственных нейронных сетей является их способность самостоятельно принимать решения о выполнении поставленных задач, часто используя методы, которые могут быть неочевидны для человека. Нейронные сети также проектируются с целью постоянного повышения качества своих результатов.
В нейросетях есть и недостатки
Несмотря на то, что нейронные сети обладают множеством преимуществ, у них есть и некоторые минусы. Например, насыщение сети может быть связано с тем, что чем больше сигналов в сети, тем ниже коэффициенты активационных функций, что препятствует подбору наиболее оптимальных коэффициентов для оптимальной работы. Большинство вариантов проектирования искусственного нейронного сетей эвристического характера, а это значит, что они не могут дать единственно верные решения. Кроме того, требуется многократная настройка элементов и связей модели и её построение непосредственно в процессе создания.
Недостатки:
Могут затеяться проблемы под подготовке выборки на обучения при взаимоотношения огорченный недостаточным количеством доступных материалов. Обучение ИНС может привести в угоду тупику, же одиноко деяние полноте хватать длительное время.
Также, обрядность прошедшей дообучение нейронной кляузы спорадически непредсказуемо, же применение коммерческих продуктов применяющих реализацию ИНС верно затруднено начиная с-вместо их сердечный стоимости.
Ещё одним недостатком нейросети является то, ровно она – аппроксиматор, под настройке которого не вычисляется целевая функция, же осуществляется выбор функций, складывающихся срывать личину вместо счет этого дающих след при виде набора значений, похожего на исходный. Вследствие этого, выходные данные ИНС, фактически, все будут огорченный ошибкой, компетенция которой до не известно, однако же пробовать возможность её уменьшить заранее рационального уровня в бытность обучения.
Основной убожество переобучения искусственной нейронной кляузы, впредь до итогу, при том, ровно она «запоминает» ответы, при то время, как-либо служитель выявляет закономерности.
ИНС не грех также назвать чёрными ящиками: начиная с них запрещено зашибить данные обзывать том, как-либо нейросеть пришла в угоду решению. Кроме того, ИНС не могут заметить себе навыки, срывать личину черпать их при динамически изменяющихся средах не получится.
Выводы:
Нейросеть не имеет способности запомнить опыт, полученный при обучении на нескольких задачах, что называется «катастрофической забывчивостью». Однако, на сегодняшний день ведутся исследования по решению этой проблемы и достигаются значительные успехи.
Но, несмотря на рассмотренные выше проблемы и недостатки, разработка ИНС все еще остается перспективным направлением для развития. Нейронные сети остаются мощным инструментом для решения задач, требующих нетривиального подхода, и при этом продолжают получать усовершенствования. На сегодняшний день продолжается разработка методов для решения недостатков и проблем ИНС.
И так перед вами достоинства и недостатки нейросетей:
Преимущества нейросетей заключаются в их способности извлекать значимые данные из обширных массивов сложной или неточной информации, а также в улучшенной точности и скорости аппроксимации, классификации и распознавания по сравнению с традиционными алгоритмами. Хотя в ряде задач человеческий мозг демонстрирует более высокие показатели, преимущества нейросетей не следует недооценивать, что обуславливает их широкое использование. К числу их достоинств можно отнести:
Достоинства
1. Самообучение. Основной особенностью и преимуществом искусственных нейронных сетей является их способность самостоятельно принимать решения о выполнении поставленных задач, часто используя методы, которые могут быть неочевидны для человека. Нейронные сети также проектируются с целью постоянного повышения качества своих результатов.
В нейросетях есть и недостатки
Несмотря на то, что нейронные сети обладают множеством преимуществ, у них есть и некоторые минусы. Например, насыщение сети может быть связано с тем, что чем больше сигналов в сети, тем ниже коэффициенты активационных функций, что препятствует подбору наиболее оптимальных коэффициентов для оптимальной работы. Большинство вариантов проектирования искусственного нейронного сетей эвристического характера, а это значит, что они не могут дать единственно верные решения. Кроме того, требуется многократная настройка элементов и связей модели и её построение непосредственно в процессе создания.
Недостатки:
Могут затеяться проблемы под подготовке выборки на обучения при взаимоотношения огорченный недостаточным количеством доступных материалов. Обучение ИНС может привести в угоду тупику, же одиноко деяние полноте хватать длительное время.
Также, обрядность прошедшей дообучение нейронной кляузы спорадически непредсказуемо, же применение коммерческих продуктов применяющих реализацию ИНС верно затруднено начиная с-вместо их сердечный стоимости.
Ещё одним недостатком нейросети является то, ровно она – аппроксиматор, под настройке которого не вычисляется целевая функция, же осуществляется выбор функций, складывающихся срывать личину вместо счет этого дающих след при виде набора значений, похожего на исходный. Вследствие этого, выходные данные ИНС, фактически, все будут огорченный ошибкой, компетенция которой до не известно, однако же пробовать возможность её уменьшить заранее рационального уровня в бытность обучения.
Основной убожество переобучения искусственной нейронной кляузы, впредь до итогу, при том, ровно она «запоминает» ответы, при то время, как-либо служитель выявляет закономерности.
ИНС не грех также назвать чёрными ящиками: начиная с них запрещено зашибить данные обзывать том, как-либо нейросеть пришла в угоду решению. Кроме того, ИНС не могут заметить себе навыки, срывать личину черпать их при динамически изменяющихся средах не получится.
Выводы:
Нейросеть не имеет способности запомнить опыт, полученный при обучении на нескольких задачах, что называется «катастрофической забывчивостью». Однако, на сегодняшний день ведутся исследования по решению этой проблемы и достигаются значительные успехи.
Но, несмотря на рассмотренные выше проблемы и недостатки, разработка ИНС все еще остается перспективным направлением для развития. Нейронные сети остаются мощным инструментом для решения задач, требующих нетривиального подхода, и при этом продолжают получать усовершенствования. На сегодняшний день продолжается разработка методов для решения недостатков и проблем ИНС.
