مزايا الشبكات العصبية:
1. تقريب الوظيفة غير الخطية: الشبكات العصبية قادرة على تقريب أي وظيفة غير خطية ، مما يجعلها مناسبة لحل المشكلات المعقدة للغاية.
2. القدرة على التكيف: تتمتع الشبكات العصبية بالقدرة على التعلم والتكيف مع المعلومات الجديدة ، مما يجعلها مفيدة للغاية للتطبيقات التي تتطلب التعلم في الوقت الفعلي.
3. المعالجة المتوازية: يمكن للشبكات العصبية معالجة مدخلات متعددة في وقت واحد ، مما يجعلها سريعة وفعالة للغاية.
4. التسامح مع الخطأ: الشبكات العصبية متسامحة للغاية مع الخطأ ، مما يعني أنها يمكن أن تستمر في العمل حتى إذا فشلت بعض العقد أو تعرضت للتلف.
5. التعرف على الأنماط: الشبكات العصبية فعالة للغاية لتطبيقات التعرف على الصور والكلام.
عيوب الشبكات العصبية:
1. الافتقار إلى الشفافية: غالبًا ما توصف الشبكات العصبية بأنها مربعات سوداء لأنه من الصعب فهم كيفية وصولها إلى مخرجاتها.
2. تعقيد التدريب: يمكن أن يكون تدريب الشبكة العصبية معقدًا ويستغرق وقتًا طويلاً ، وغالبًا ما يتطلب مجموعات بيانات كبيرة وقدرًا كبيرًا من الموارد الحسابية.
3. overfitting: يمكن أن تكون الشبكات العصبية عرضة للإفراط في التجهيز ، مما يعني أنها قد تؤدي أداءً جيدًا في بيانات التدريب ولكن بشكل سيئ على البيانات الجديدة.
4. موارد حسابية عالية: تتطلب الشبكات العصبية موارد حسابية كبيرة (مثل وحدات معالجة الرسومات) للتدريب والتشغيل ، مما يجعلها مكلفة للصيانة.
5. دعم البيانات المحدود: الشبكات العصبية ليست مناسبة للتطبيقات ذات البيانات المحدودة ، لأنها تتطلب مجموعات بيانات كبيرة وبيانات تدريب عالية الجودة لأداء فعال.
تاريخ النشر: