| |
Neuronske mreže
> Predavanje
>
| 7. Neuronsko
računalstvo u usporedbi s tradicionalnim računalstvom
|
Pregledni tablični prikaz razlika između neuronskih mreža i
tradicionalnog računalstva dali su Anderson i McNeil u svom
elektroničkom tutorialu).
Razlike se mogu sažeti u nekoliko točaka:
- obrada je kod tradicionalnog računalstva
(uključujući i ekspertne sustave) sekvencijalna, uz pomoć
pravila i logike, dok je kod neuronskih mreža paralelna,
uz pomoć prepoznavanja uzoraka,
- neuronske mreže imaju distribuiranu asocijativnu
memoriju - njihova memorija su težine među neuronima; vrijednost
težina predstavlja trenutno stanje znanja u mreži,
- tolerancija greške kod neuronskih mreža
je velika, jer mogu dati zadovoljavajuće rješenje i u slučaju
kad je dio neurona iz nekih razloga onesposobljen i ne sudjeluje
u računanju, što nije slučaj kod tradicionalnih računalnih
sustava,
- neuronske mreže su sposobne prepoznati uzorke
u većem stupnju od tradicionalnih statističkih sustava i
ekspertnih sustava,
- neuronske mreže su u mogućnosti sintetizirati
složene kontinuirane funkcije, analogno biološkim sustavima
koji mogu koordinirati više pokreta, npr. zamahnuti reketom
i baciti lopticu u isto vrijeme.
|
