Ett neuralt nätverk är en informationsbehandling paradigm inspirerad av hur biologiska nervsystem , sådana däggdjurshjärnor , bearbeta information . Neurala nätverk består av ett stort antal högt sammankopplade processelement , så kallade neuroner , som arbetar tillsammans för att lösa specifika problem . Fördelar med neurala nätverk är deras förmåga att " lära sig " genom justeringar av kopplingar mellan nervceller . Problemlösning
Neurala nätverk kan bidra till att lösa problem som är för komplexa för konventionell teknik som bygger på att hitta en algoritmisk lösning . Verkliga problem som kräver anpassningsbar tänkande inkluderar säljprognoser industriell processtyrning , kundundersökningar , riskhantering , målinriktad marknadsföring och textur analys . Neurala nätverk hjälpa till i dessa områden på grund av deras förmåga att härleda betydelsen av komplicerade och oklara uppgifter .
Real - Time Operation
skillnad från konventionella seriella datorer , neurala nätverk inte exekvera programmerade instruktioner . Istället svarar de parallellt med mönstret av ingångar som presenteras för dem. Neurala nätverk skapa sin egen organisation eller representation av information som matas in i dem under inlärningstid . Minnet lagras inte separat utan i hela nätverket . Den " kunskap " om nätet är därför större än summan av dess enskilda delar .
Fault Tolerance
p Om ett neuralt nätverk är delvis förstörda , kommer vissa områden har en försämring av prestanda . Till skillnad från traditionella nätverk , däremot är vissa funktioner i ett neuralt nätverk bibehålls även med stora skador . Detta är ungefär samma som när en person lider lokaliserad hjärnskador som drabbar bara vissa kognitiva förmågor .
Learning
Neurala nätverk besitter "learning regler" som tillåter dem att lära genom exempel . Det vanligaste är att delta regel används med back - propagational neurala nätverk . Back -utbredning avser den bakåt förökning för fel. Lärande med deltat regeln är en övervakad process som sker varje gång nätverket presenteras med en ny ingång mönster . Nätverket förutspår hur mönstret kan vara och sedan jämför denna uppskattning med vad det faktiskt presenteras . Den använder någon skillnad att göra justeringar till dess anslutningar .
