Почему нейросети справляются с задачей улучшения качества изображения лучше классических алгоритмов?

Нейронные сети справляются с задачей улучшения качества изображения лучше классических алгоритмов по нескольким причинам:

• Адаптивность. cyberleninka.ru Нейросети могут адаптироваться под конкретное обрабатываемое изображение, что позволяет получать хорошие результаты. cyberleninka.ru
• Способность к обучению. dspace.tltsu.ru cyberleninka.ru Пользователь лишь подбирает данные для сети, после чего запускает обучение, а алгоритм сам производит настройку параметров нейронной сети. dspace.tltsu.ru
• Широкий спектр функциональных возможностей. dspace.tltsu.ru Глубокие нейронные сети позволяют осуществлять поиск и моделировать сложные зависимости данных. dspace.tltsu.ru
• Работа с неполными или искажёнными данными. dspace.tltsu.ru Некоторые типы нейронных сетей могут работать с такими данными и возвращать правильный результат. dspace.tltsu.ru

Таким образом, при использовании нейросетей от аналитика требуется меньше действий, чем при использовании традиционных методов математической статистики. dspace.tltsu.ru