Debido a su
constitución y a sus fundamentos, las redes neuronales artificiales presentan
un gran número de características semejantes a las del cerebro. Por ejemplo, son
capaces de aprender de la experiencia, de generalizar de casos anteriores a
nuevos casos, de abstraer características esenciales a partir de entradas que
representan información irrelevante, etc. Esto hace que ofrezcan numerosas
ventajas y que este tipo de tecnología se esté aplicando en múltiples áreas.
Entre las ventajas se incluyen:
- Aprendizaje Adaptativo. Capacidad de aprender a realizar tareas basadas en un entrenamiento o en una experiencia inicial.
- Auto-organización. Una red neuronal puede crear su propia organización o representación de la información que recibe mediante una etapa de aprendizaje.
- Tolerancia a fallos. La destrucción parcial de una red conduce a un degradación de su estructura; sin embargo, algunas capacidades de la red se puede retener, incluso sufriendo un gran daño.
- Operación en tiempo real. Los cómputos neuronales pueden ser realizados en paralelo; para esto se diseñan y fabrican máquinas con hardware especial para obtener esta capacidad.
- Fácil inserción dentro de la tecnología existente. Se pueden obtener chips especializados para redes neuronales que mejoran su capacidad en ciertas tareas. Ello facilitará la integración modular en los sistemas existentes.
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