Fordeler med nevrale nettverk:
1. Ikke-lineær funksjonstilnærming: Nevrale nettverk er i stand til å tilnærme enhver ikke-lineær funksjon, noe som gjør dem egnet for å løse svært komplekse problemer.
2. Tilpasningsevne: Nevrale nettverk har evnen til å lære og tilpasse seg ny informasjon, noe som gjør dem svært nyttige for applikasjoner som krever sanntidslæring.
3. Parallell prosessering: Nevrale nettverk kan behandle flere innganger samtidig, noe som kan gjøre dem ekstremt raske og effektive.
4. Feiltoleranse: Nevrale nettverk er svært feiltolerante, noe som betyr at de kan fortsette å fungere selv om noen av nodene svikter eller blir skadet.
5. Mønstergjenkjenning: Nevrale nettverk er svært effektive for bilde- og talegjenkjenningsapplikasjoner.
Ulemper med nevrale nettverk:
1. Mangel på åpenhet: Nevrale nettverk blir ofte beskrevet som svarte bokser fordi det er vanskelig å forstå hvordan de kommer frem til sine utganger.
2. Opplæringskompleksitet: Trening av et nevralt nettverk kan være komplekst og tidkrevende, og krever ofte store datasett og en betydelig mengde beregningsressurser.
3. Overtilpasning: Nevrale nettverk kan være utsatt for overtilpasning, noe som betyr at de kan prestere bra på treningsdata, men dårlig på nye data.
4. Høye beregningsressurser: Nevrale nettverk krever betydelige beregningsressurser (f.eks. GPUer) for å trene og kjøre, noe som gjør dem dyre å vedlikeholde.
5. Begrenset datastøtte: Nevrale nettverk er ikke egnet for applikasjoner med begrenset data, da de krever store datasett og treningsdata av høy kvalitet for å yte effektivt.
Publiseringsdato: