В чем заключается преимущество искусственных нейронных сетей перед классическими методами численных расчетов?

Некоторые преимущества искусственных нейронных сетей перед классическими методами численных расчётов:

• Возможность обучения. www.informio.ru cybernetics.fandom.com Нейронные сети способны выявлять сложные зависимости между входными данными и выходными, а также выполнять обобщение. www.informio.ru cybernetics.fandom.com Это позволяет сети возвращать верный результат на основании данных, которые отсутствовали в обучающей выборке, а также неполных или «зашумленных», частично искажённых данных. www.informio.ru
• Учёт большого набора факторов. moluch.ru В отличие от регрессионных статистических моделей, нейронные сети могут ассоциировать большой набор факторов с анализируемым параметром. moluch.ru Это позволяет учесть большое количество разнообразных входных параметров. moluch.ru
• Игнорирование незначимых факторов. moluch.ru В анализе на базе нейронных сетей незначимые факторы не учитываются в формировании выходного сигнала сети (их вес стремится к нулевому значению). moluch.ru
• Оперативность вычислений. moluch.ru Искусственные нейронные сети могут выдавать решение почти мгновенно. merehead.com Скорость вычислений зависит от выбора вида нейросети, вида алгоритма оптимизации и объёма обрабатываемых данных. moluch.ru
• Адаптация к изменениям. merehead.com После краткого периода адаптации к изменениям нейронная сеть продолжит работать с той же эффективностью. merehead.com
• Отказоустойчивость. merehead.com Решения на базе нейронных сетей остаются работоспособными даже после выхода из строя части нейронов. merehead.com