Prednosti neuronskih mreža:
1. Nelinearna aproksimacija funkcije: Neuralne mreže mogu aproksimirati bilo koju nelinearnu funkciju, što ih čini prikladnima za rješavanje vrlo složenih problema.
2. Prilagodljivost: neuronske mreže imaju sposobnost učenja i prilagođavanja novim informacijama, što ih čini vrlo korisnim za aplikacije koje zahtijevaju učenje u stvarnom vremenu.
3. Paralelna obrada: neuronske mreže mogu obraditi više ulaza istovremeno, što ih može učiniti iznimno brzima i učinkovitima.
4. Tolerancija na greške: neuronske mreže su visoko otporne na pogreške, što znači da mogu nastaviti funkcionirati čak i ako neki od čvorova zakažu ili se oštete.
5. Prepoznavanje uzoraka: neuronske mreže su vrlo učinkovite za aplikacije prepoznavanja slike i govora.
Nedostaci neuronskih mreža:
1. Nedostatak transparentnosti: neuronske mreže se često opisuju kao crne kutije jer je teško razumjeti kako dolaze do svojih rezultata.
2. Složenost obuke: obuka neuronske mreže može biti složena i dugotrajna, često zahtijeva velike skupove podataka i znatnu količinu računalnih resursa.
3. Prekomjerno prilagođavanje: Neuralne mreže mogu biti sklone pretjeranom prilagođavanju, što znači da mogu imati dobre rezultate na podacima za obuku, ali loše na novim podacima.
4. Visoki računalni resursi: neuronske mreže zahtijevaju značajne računalne resurse (npr. GPU) za treniranje i rad, što ih čini skupim za održavanje.
5. Ograničena podatkovna podrška: Neuralne mreže nisu prikladne za aplikacije s ograničenim podacima jer zahtijevaju velike skupove podataka i visokokvalitetne podatke za obuku da bi učinkovito radile.
Datum objave: