Ưu điểm của mạng nơ-ron:
1. Xấp xỉ hàm phi tuyến tính: Mạng nơ-ron có thể xấp xỉ bất kỳ hàm phi tuyến tính nào, điều này làm cho chúng phù hợp để giải các bài toán có độ phức tạp cao.
2. Khả năng thích ứng: Mạng nơ-ron có khả năng học và thích ứng với thông tin mới, khiến chúng trở nên hữu ích cho các ứng dụng yêu cầu học theo thời gian thực.
3. Xử lý song song: Mạng nơ-ron có thể xử lý đồng thời nhiều đầu vào, điều này có thể làm cho chúng cực kỳ nhanh và hiệu quả.
4. Khả năng chịu lỗi: Mạng nơ-ron có khả năng chịu lỗi cao, nghĩa là chúng có thể tiếp tục hoạt động ngay cả khi một số nút bị lỗi hoặc bị hỏng.
5. Nhận dạng mẫu: Mạng nơ-ron có hiệu quả cao đối với các ứng dụng nhận dạng hình ảnh và giọng nói.
Nhược điểm của Mạng nơ-ron:
1. Thiếu minh bạch: Mạng nơ-ron thường được mô tả là hộp đen vì rất khó hiểu làm thế nào chúng đạt được kết quả đầu ra.
2. Độ phức tạp trong đào tạo: Việc đào tạo mạng nơ-ron có thể phức tạp và tốn thời gian, thường yêu cầu bộ dữ liệu lớn và một lượng tài nguyên tính toán đáng kể.
3. Trang bị quá mức: Mạng nơ-ron có thể dễ bị trang bị quá mức, nghĩa là chúng có thể hoạt động tốt trên dữ liệu đào tạo nhưng kém trên dữ liệu mới.
4. Tài nguyên tính toán cao: Mạng nơ-ron yêu cầu tài nguyên tính toán đáng kể (ví dụ: GPU) để đào tạo và chạy, khiến việc duy trì chúng trở nên tốn kém.
5. Hỗ trợ dữ liệu hạn chế: Mạng nơ-ron không phù hợp với các ứng dụng có dữ liệu hạn chế vì chúng yêu cầu bộ dữ liệu lớn và dữ liệu đào tạo chất lượng cao để hoạt động hiệu quả.
Ngày xuất bản: