Cтраница 2
Традиционные программы выполняют точно установленные инструкции в определенный момент времени. Например, выполняя вычисления, программа производит шаг за шагом последовательность действий, пока не будет получен некоторый результат. Прохождение данных по нейронной сети, напротив, не может быть заранее определено по причине иерархической структуры сети и распределенное по связям весовых коэффициентов. Кроме того, входные данные могут быть недоопределены или определены нечетко, что в традиционных программах не представляется возможным. Поставленная задача может быть решена нейросетыо, даже если входная информация не рассматривалась ранее при обучении, при условии, что данные не выходят за предъявляемые к ним ограничения. Нейронные сети занимают небольшой объем памяти, т.к. сохраняется лишь структура нейронной сети. Нейронные сети идеально подходят для решения задач управления, т.к. обеспечивают благодаря параллельной структуре чрезвычайно высокую скорость выполнения операций. [16]
Традиционные программы выполняют точно установленные инструкции в определенный момент времени. Например, выполняя вычисления, программа производит шаг за шагом последовательность действий, пока не будет получен некоторый результат. Прохождение данных по нейронной сети, напротив, не может быть заранее определено по причине иерархической структуры сети и распределенности по связям весовых коэффициентов. Кроме того, входные данные могут быть недоопределены или определены нечетко, что в традиционных программах не представляется возможным. Поставленная задача может быть решена нейросетью даже если входная информация не рассматривалась ранее при обучении, при условии, что данные не выходят за предъявляемые к ним ограничения. Нейронные сети занимают небольшой объем памяти, так как сохраняется лишь структура нейронной сети. Нейронные сети идеально подходят для решения задач управления, так как обеспечивают благодаря параллельной структуре чрезвычайно высокую скорость выполнения операций. [17]