使用神经网络比使用传统算法有三个优势.
1.适应性:神经网络具有从经验中学习和改进的能力.这意味着随着更多的数据通过网络被输入,网络可以随着时间的推移提高其性能.这种适应性是传统算法的关键优势,这些算法一旦设计和部署,无法改变或改善其行为. 2.处理复杂数据:神经网络旨在处理庞大的,相互关联的和不组织的数据集.它们可以理解模糊或不准确的数据,识别出对于传统算法难以找到或不可能找到的模式和关系. 3.稳定性:神经网络对噪音或不完整的数据具有高度耐受性.即使一些输入数据缺失,它们仍然能够做出可靠或可预测的决定.这使它们比传统算法更强大,它们经常与丢失或丢失的数据进行斗争.