In retelele neuronale informatia nu mai este memorata in zone bine precizate, ca in cazul calculatoarelor standard, ci este memorata difuz in toata reteaua. Memorarea se face stabilind valori corespunzatoare ale ponderilor conexiunilor sinaptice dintre neuronii retelei.
Un alt element important, care este, probabil, principalul responsabil pentru succesul modelelor conexioniste, este capacitatea retelelor neuronale de a invata din exemple. in mod traditional, pentru a rezolva o problema, trebuie sa elaboram un model (matematic, logic, lingvistic etc.) al acesteia. Apoi, pornind de la acest model, trebuie sa indicam o succesiune de operatii reprezentând algoritmul de rezolvare a problemei. Exista, insa, probleme practice de mare complexitate pentru care stabilirea unui algoritm, fie el si unul aproximativ, este dificila sau chiar imposibila.
In acest caz, problema nu poate fi abordata folosind un calculator traditional, indiferent de resursele de memorie si timp de calcul disponibil. Caracteristic retelelor neuronale este faptul ca, pornind de la o multime de exemple, ele sunt capabile sa sintetizeze in mod implicit un anumit model al problemei.
Referat Stop cardio respirator
label
Referate
calendar_month
2009-12-13, 00:00
autorenew
2025-09-29, 16:57
history_edu
studentie.ro