神经网络的优点：
1. 非线性函数逼近：神经网络能够逼近任何非线性函数，这使得它适合于解决高度复杂的问题。
2.适应性：神经网络具有学习和适应新信息的能力，这使得它们对于需要实时学习的应用程序非常有用。
3. 并行处理：神经网络可以同时处理多个输入，这可以使它们极其快速和高效。
4. 容错性：神经网络具有高度容错性，这意味着即使某些节点出现故障或损坏，它们也可以继续运行。
5. 模式识别：神经网络对于图像和语音识别应用非常有效。
神经网络的缺点：
1. 缺乏透明度：神经网络通常被描述为黑盒子，因为很难理解它们是如何得出输出的。
2. 训练复杂性：训练神经网络可能复杂且耗时，通常需要大量数据集和大量计算资源。
3. 过度拟合：神经网络可能容易过度拟合，这意味着它们可能在训练数据上表现良好但在新数据上表现不佳。
4. 高计算资源：神经网络需要大量的计算资源（例如 GPU）来训练和运行，这使得它们的维护成本很高。
5. 数据支持有限：神经网络不适合数据有限的应用，因为它们需要大量数据集和高质量的训练数据才能有效执行。
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