Некоторые преимущества использования искусственных нейронных сетей в современных компьютерах:
Самообучаемость. bewave.ru merehead.com Алгоритм самостоятельно принимает решения о том, как выполнить заданную задачу, иногда применяя неочевидные для людей методы. bewave.ru
Адаптация. bewave.ru merehead.com Нейронные сети готовы к возможным переменам во входных данных и продолжают работать эффективно после небольшого периода адаптации. bewave.ru
Отказоустойчивость. bewave.ru merehead.com Даже при повреждении некоторых нейронов остальные продолжают функционировать и выдавать логичные и правильные ответы, хотя точность их работы уменьшается. bewave.ru
Широкие возможности применения. merehead.com После обучения нейронные сети могут выполнять разные задачи в разных областях. merehead.com
Некоторые недостатки использования искусственных нейронных сетей в современных компьютерах:
Необходимость большого объёма данных для обучения. otus.ru sky.pro Если их мало, сети могут столкнуться с проблемами — они запомнят обучающие примеры, но обобщить свои знания не способны. otus.ru
Высокая вычислительная сложность. otus.ru Особенно это касается больших и глубоких сетей. otus.ru
Неинтерпретируемость решений. otus.ru Нет чётких критериев, чтобы понять, почему нейронная сеть приняла определённое решение. sky.pro
Чувствительность к шуму и различным выбросам. otus.ru Даже небольшие изменения во входной информации могут привести к существенным изменениям в выходных значениях сети. otus.ru
Необходимость настройки гиперпараметров. otus.ru Этот процесс временами доставляет немало хлопот, а также требует экспериментов и опыта. otus.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.