Достоинства и недостатки нейронных сетей как средства для обработки знаний

Если рассматривать нейронную сеть как способ представления знаний, то в ней хранятся знания об ассоциативных связях между стимулами (входными векторами) и откликами (выходными векторами). Знания хранятся (формируются в процессе обучения) обычно в форме весов связей между нейронами.

Недостатками нейронных сетей в качестве метода представления знаний являются:

• трудности вербализации результатов работы нейронной сети и объяснений, почему она приняла то или иное решение;

• невозможность гарантировать повторяемость и однозначность получения результатов.

Преимущества нейронных сетей для представления и обработки знаний:

• отсутствие необходимости формализации знаний, формализация заменяется обучением на примерах;

• естественное представление и обработка нечетких знаний примерно так, как это осуществляется в естественной интеллектуальной системе - мозге;

• ориентация на параллельную обработку, что при соответствующей аппаратной поддержке обеспечивает возможность работы в реальном времени;

• отказоустойчивость и живучесть при аппаратной реализации нейронной сети;

• возможность обработки многомерных (размерности больше трех) данных и знаний без увеличения трудоемкости (но в этом случае затруднено объяснение результатов, так как человек с трудом воспринимает многомерность).