Neural networks, with their remarka

Neural networks, with their remarkable ability to derive meaning from complicated or imprecise data,
can be used to extract patterns and detect trends that are too complex to be noticed by either humans or
other computer techniques. A trained neural network can be thought of as an "expert" in the category of
information it has been given to analyze. This expert can then be used to provide projections given new
situations of interest and answer "what if" questions.
Other advantages include:
1. Adaptive learning: An ability to learn how to do tasks based on the data given for training or
initial experience.
2. Self-Organization: An ANN can create its own organization or representation of the information
it receives during learning time.
3. Real Time Operation: ANN computations may be carried out in parallel, and special hardware
devices are being designed and manufactured which take advantage of this capability.
4. Fault Tolerance via Redundant Information Coding: Partial destruction of a network leads to the
corresponding degradation of performance. However, some network capabilities may be retained
even with major network damage.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เครือข่ายประสาท มีความสามารถโดดเด่นเพื่อสืบทอดความหมายจากข้อมูลที่ซับซ้อน หรือไม่สามารถใช้เพื่อแยกรูปแบบ และตรวจสอบแนวโน้มที่ซับซ้อนเกินกว่าจะสังเกตได้ โดยมนุษย์อย่างใดอย่างหนึ่ง หรือเทคนิคคอมพิวเตอร์อื่น ๆ เครือข่ายประสาทที่ผ่านการฝึกอบรมสามารถถือได้ว่า เป็นการ "เชี่ยวชาญ" ในประเภทของข้อมูลที่ได้รับเพื่อวิเคราะห์ ผู้เชี่ยวชาญนี้สามารถนำมาใช้เพื่อให้การคาดการณ์ที่กำหนดใหม่สถานการณ์ที่น่าสนใจและตอบคำถาม "ถ้า"ข้อดีอื่น ๆ ได้แก่:1. ปรับเปลี่ยนการเรียนรู้: สามารถเรียนรู้วิธีการทำงานตามข้อมูลที่ได้รับการฝึก หรือประสบการณ์ครั้งแรก2. การจัดการตนเอง: ANN สามารถสร้างองค์กรหรือเป็นตัวแทนของข้อมูลของตนเองได้รับในระหว่างการเรียนรู้เวลา3. เวลาจริงการดำเนินการ: แอนประมวลผลอาจจะดำเนินการในฮาร์ดแวร์ขนาน และพิเศษอุปกรณ์ออกแบบ และผลิตที่ใช้ประโยชน์จากความสามารถนี้4. ยอมรับข้อบกพร่องผ่านการเข้ารหัสข้อมูลซ้ำซ้อน: ทำลายบางส่วนของเครือข่ายที่นำไปสู่การย่อยสลายที่สอดคล้องกันของประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม ความสามารถในบางเครือข่ายอาจถูกรักษาแม้จะ มีความเสียหายของเครือข่ายหลัก

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โครงข่ายประสาทเทียมที่มีความสามารถที่โดดเด่นของพวกเขาที่จะได้รับหมายจากข้อมูลที่ซับซ้อนหรือคลุมเครือ
สามารถนำมาใช้เพื่อดึงรูปแบบและแนวโน้มที่มีความซับซ้อนมากเกินไปที่จะสังเกตเห็นโดยมนุษย์หรือ
เทคนิคคอมพิวเตอร์อื่น ๆ เครือข่ายประสาทผ่านการฝึกอบรมสามารถจะคิดว่าเป็น "ผู้เชี่ยวชาญ" ในหมวดหมู่ของ
ข้อมูลจะได้รับการวิเคราะห์ ผู้เชี่ยวชาญด้านนี้ก็สามารถนำมาใช้เพื่อให้ได้รับการคาดการณ์ใหม่
. สถานการณ์ที่น่าสนใจและตอบว่า "สิ่งที่ถ้า" คำถาม
ข้อดีอื่น ๆ ได้แก่ :
1 การเรียนรู้การปรับตัว: ความสามารถในการเรียนรู้วิธีการดำเนินงานบนพื้นฐานของข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรมหรือ
ประสบการณ์ครั้งแรก.
2 การจัดการตนเอง: การ ANN สามารถสร้างองค์กรของตัวเองหรือการเป็นตัวแทนของข้อมูลที่
ได้รับในช่วงเวลาการเรียนรู้.
3 การดำเนินงานแบบ Real Time: ANN คำนวณอาจจะดำเนินการในแบบคู่ขนานและฮาร์ดแวร์พิเศษ
. อุปกรณ์ที่ถูกออกแบบและผลิตซึ่งใช้ประโยชน์จากความสามารถนี้
4 ยอมรับความผิดผ่านข้อมูลซ้ำซ้อน Coding: ทำลายบางส่วนของเครือข่ายที่นำไปสู่
การสลายตัวที่สอดคล้องกันของผลการดำเนินงาน แต่บางความสามารถของเครือข่ายอาจถูกเก็บรักษาไว้
แม้จะมีความเสียหายเครือข่ายหลัก

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

โครงข่ายประสาทเทียมที่มีความสามารถที่น่าทึ่งของพวกเขาเพื่อสร้างความหมายจากข้อมูลที่ซับซ้อนหรือมันคลุมเครือสามารถใช้สารสกัดจากรูปแบบและตรวจสอบแนวโน้มที่จะซับซ้อนเกินไปที่จะสังเกตเห็นโดยมนุษย์ หรือเทคนิคคอมพิวเตอร์อื่น ๆ การฝึกอบรมเครือข่ายประสาทสามารถคิดเป็น " ผู้เชี่ยวชาญ " ในหมวดหมู่ของข้อมูลได้รับการวิเคราะห์ ผู้เชี่ยวชาญด้านนี้จากนั้นจะสามารถใช้เพื่อให้การประมาณการให้ใหม่สถานการณ์ที่น่าสนใจและตอบ " สิ่งที่ถ้า " คำถามประโยชน์อื่น ๆรวมถึง :1 . การเรียนรู้ : ความสามารถที่จะเรียนรู้วิธีการทำงานบนพื้นฐานของข้อมูลที่ได้รับการฝึกอบรม หรือประสบการณ์ครั้งแรก2 . องค์กรด้วยตนเอง : แอน สามารถสร้างองค์กรของตัวเองหรือการเป็นตัวแทนของข้อมูลได้รับในเวลาเรียน .3 . ปฏิบัติการเวลาจริง : แอน คณนา อาจจะออกมาในแบบขนานและอุปกรณ์พิเศษอุปกรณ์ที่ถูกออกแบบ และผลิต ซึ่งใช้ประโยชน์จากความสามารถนี้4 . ความผิดความอดทนผ่านข้อมูลนะครับ ) : ทำลายบางส่วนของเครือข่าย ไปสู่การย่อยสลายเดียวกันของประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม บางเครือข่ายอาจถูกเก็บไว้ในแม้จะมีความเสียหายของเครือข่ายหลัก