Manufaa ya mitandao ya neva:
1. Ukadiriaji wa utendakazi usio na mstari: Mitandao ya neva inaweza kukadiria utendakazi wowote usio na mstari, unaoifanya kufaa kwa kutatua matatizo changamano.
2. Kubadilika: Mitandao ya Neural ina uwezo wa kujifunza na kukabiliana na taarifa mpya, na kuifanya kuwa muhimu sana kwa programu zinazohitaji kujifunza kwa wakati halisi.
3. Uchakataji sambamba: Mitandao ya Neural inaweza kuchakata pembejeo nyingi kwa wakati mmoja, ambayo inaweza kuzifanya haraka na kwa ufanisi.
4. Uvumilivu wa Hitilafu: Mitandao ya Neural inastahimili makosa sana, kumaanisha kwamba inaweza kuendelea kufanya kazi hata kama baadhi ya nodi zitashindwa au kuharibika.
5. Utambuzi wa Muundo: Mitandao ya Neural ni bora sana kwa programu za utambuzi wa picha na usemi.
Hasara za Mitandao ya Neural:
1. Ukosefu wa uwazi: Mitandao ya Neural mara nyingi hufafanuliwa kama visanduku vyeusi kwa sababu ni vigumu kuelewa jinsi inavyofikia matokeo yao.
2. Utata wa mafunzo: Kufunza mtandao wa neva kunaweza kuwa changamano na kuchukua muda, mara nyingi kunahitaji hifadhidata kubwa na kiasi kikubwa cha rasilimali za kukokotoa.
3. Kufifisha kupita kiasi: Mitandao ya Neural inaweza kukabiliwa na kufifia kupita kiasi, kumaanisha kwamba inaweza kufanya vyema kwenye data ya mafunzo lakini vibaya kwenye data mpya.
4. Nyenzo za juu za ukokotoaji: Mitandao ya Neural inahitaji nyenzo muhimu za ukokotoaji (km, GPU) ili kutoa mafunzo na kuendesha, na kuifanya kuwa ghali kuitunza.
5. Usaidizi mdogo wa data: Mitandao ya Neural haifai kwa programu zilizo na data ndogo, kwani inahitaji seti kubwa za data na data ya mafunzo ya ubora wa juu ili kufanya kazi kwa ufanisi.
Tarehe ya kuchapishwa: