人脑神经网络的优点
1、可处理噪声：一个人工神经网络补训练完成后，即使输入的数据中有部分遗失，它仍然有能力辨认样本。2、不易损坏：因为人工神经网络以分布式的方法来表示数据，所以当某些单元损坏时，它依然可以正常地工作。
3、可以平行处理。4、可以学习新的观念。以上就是人脑神经网络的优点。
谷歌人工智能写作项目：神经网络伪原创
神经网络优缺点，
优点：（1）具有自学习功能写作猫。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能力。
寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
缺点：（1）最严重的问题是没能力来解释自己的推理过程和推理依据。（2）不能向用户提出必要的询问，而且当数据不充分的时候，神经网络就无法进行工作。
（3）把一切问题的特征都变为数字，把一切推理都变为数值计算，其结果势必是丢失信息。（4）理论和学习算法还有待于进一步完善和提高。
扩展资料：神经网络发展趋势人工神经网络特有的非线性适应性信息处理能力，克服了传统人工智能方法对于直觉，如模式、语音识别、非结构化信息处理方面的缺陷，使之在神经专家系统、模式识别、智能控制、组合优化、预测等领域得到成功应用。
人工神经网络与其它传统方法相结合，将推动人工智能和信息处理技术不断发展。
近年来，人工神经网络正向模拟人类认知的道路上更加深入发展，与模糊系统、遗传算法、进化机制等结合，形成计算智能，成为人工智能的一个重要方向，将在实际应用中得到发展。
将信息几何应用于人工神经网络的研究，为人工神经网络的理论研究开辟了新的途径。神经计算机的研究发展很快，已有产品进入市场。光电结合的神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好条件。
神经网络在很多领域已得到了很好的应用，但其需要研究的方面还很多。
其中，具有分布存储、并行处理、自学习、自组织以及非线性映射等优点的神经网络与其他技术的结合以及由此而来的混合方法和混合系统，已经成为一大研究热点。
由于其他方法也有它们各自的优点，所以将神经网络与其他方法相结合，取长补短，继而可以获得更好的应用效果。
目前这方面工作有神经网络与模糊逻辑、专家系统、遗传算法、小波分析、混沌、粗集理论、分形理论、证据理论和灰色系统等的融合。参考资料：百度百科-人工神经网络。
人工神经网络的特点有哪些
人工神经网络的特点和优越性，主要表现在三个方面：第一，具有自学习功能。
例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。第二，具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。第三，具有高速寻找优化解的能力。
寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
人工神经网络突出的优点：(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系； (2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性； (3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能； (4)可学习和自适应不知道或不确定的系统； (5)能够同时处理定量、定性知识。
人脑神经网络的优点
它们能够胜过几乎所有其他机器学习算法。神经网络的主要优点在于它们能够胜过几乎所有其他机器学习算法，具有很强的鲁棒性和容错性，因为信息是分布贮于网络内的神经元中。
人脑神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术，人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织，成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多。
人工神经网络评价法
人工神经元是人工神经网络的基本处理单元，而人工智能的一个重要组成部分又是人工神经网络。人工神经网络是模拟生物神经元系统的数学模型，接受信息主要是通过神经元来进行的。
首先，人工神经元利用连接强度将产生的信号扩大；然后，接收到所有与之相连的神经元输出的加权累积；最后，将神经元与加权总和一一比较，当比阈值大时，则激活人工神经元，信号被输送至与它连接的上一层的神经元，反之则不行。
人工神经网络的一个重要模型就是反向传播模型(Back-Propagation Model)(简称BP模型)。
对于一个拥有n个输入节点、m个输出节点的反向传播网络，可将输入到输出的关系看作n维空间到m维空间的映射。由于网络中含有大量非线性节点，所以可具有高度非线性。
(一)神经网络评价法的步骤利用神经网络对复垦潜力进行评价的目的就是对某个指标的输入产生一个预期的评价结果，在此过程中需要对网络的连接弧权值进行不断的调整。(1)初始化所有连接弧的权值。
为了保证网络不会出现饱和及反常的情况，一般将其设置为较小的随机数。(2)在网络中输入一组训练数据，并对网络的输出值进行计算。
(3)对期望值与输出值之间的偏差进行计算，再从输出层逆向计算到第一隐含层，调整各条弧的权值，使其往减少该偏差的方向发展。
(4)重复以上几个步骤，对训练集中的各组训练数据反复计算，直至二者的偏差达到能够被认可的程度为止。(二)人工神经网络模型的建立(1)确定输入层个数。
根据评价对象的实际情况，输入层的个数就是所选择的评价指标数。(2)确定隐含层数。
通常最为理想的神经网络只具有一个隐含层，输入的信号能够被隐含节点分离，然后组合成新的向量，其运算快速，可让复杂的事物简单化，减少不必要的麻烦。(3)确定隐含层节点数。
按照经验公式：灾害损毁土地复垦式中：j——隐含层的个数；n——输入层的个数；m——输出层的个数。人工神经网络模型结构如图5-2。
图5-2人工神经网络结构图(据周丽晖，2004)(三)人工神经网络的计算输入被评价对象的指标信息(X1，X2，X3，…，Xn)，计算实际输出值Yj。
灾害损毁土地复垦比较已知输出与计算输出，修改K层节点的权值和阈值。灾害损毁土地复垦式中：wij——K-1层结点j的连接权值和阈值；η——系数(0＜η＜1)；Xi——结点i的输出。
输出结果：Cj＝yj(1-yj)(dj-yj) (5-21)式中：yj——结点j的实际输出值；dj——结点j的期望输出值。
因为无法对隐含结点的输出进行比较，可推算出：灾害损毁土地复垦式中：Xj——结点j的实际输出值。
它是一个轮番代替的过程，每次的迭代都将W值调整，这样经过反复更替，直到计算输出值与期望输出值的偏差在允许值范围内才能停止。
利用人工神经网络法对复垦潜力进行评价，实际上就是将土地复垦影响评价因子与复垦潜力之间的映射关系建立起来。
只要选择的网络结构合适，利用人工神经网络函数的逼近性，就能无限接近上述映射关系，所以采用人工神经网络法进行灾毁土地复垦潜力评价是适宜的。
(四)人工神经网络方法的优缺点人工神经网络方法与其他方法相比具有如下优点：(1)它是利用最优训练原则进行重复计算，不停地调试神经网络结构，直至得到一个相对稳定的结果。
所以，采取此方法进行复垦潜力评价可以消除很多人为主观因素，保证了复垦潜力评价结果的真实性和客观性。(2)得到的评价结果误差相对较小，通过反复迭代减少系统误差，可满足任何精度要求。
(3)动态性好，通过增加参比样本的数量和随着时间不断推移，能够实现动态追踪比较和更深层次的学习。
(4)它以非线性函数为基础，与复杂的非线性动态经济系统更贴近，能够更加真实、更为准确地反映出灾毁土地复垦潜力，比传统评价方法更适用。
但是人工神经网络也存在一定的不足：(1)人工神经网络算法是采取最优化算法，通过迭代计算对连接各神经元之间的权值不断地调整，直到达到全局最优化。
但误差曲面相当复杂，在计算过程中一不小心就会使神经网络陷入局部最小点。
(2)误差通过输出层逆向传播，隐含层越多，逆向传播偏差在接近输入层时就越不准确，评价效率在一定程度上也受到影响，收敛速度不及时的情况就容易出现，从而造成个别区域的复垦潜力评价结果出现偏离。
人工神经网络有什么特点?
人工神经网络突出的优点(1)可以充分逼近任意复杂的非线性关系； (2)所有定量或定性的信息都等势分布贮存于网络内的各神经元，故有很强的鲁棒性和容错性； (3)采用并行分布处理方法，使得快速进行大量运算成为可能； (4)可学习和自适应不知道或不确定的系统； (5)能够同时处理定量、定性知识。
思考:神经网络比起多元回归来说,它的优点是什么?
具有学习能力。1、例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。2、具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。3、具有高速寻找优化解的能力。
寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
人工神经网络翻译技术的优点是理解语言,生成译文吗？
（1）具有自学习功能。例如实现图像识别时，只在先把许多不同的图像样板和对应的应识别的结果输入人工神经网络，网络就会通过自学习功能，慢慢学会识别类似的图像。自学习功能对于预测有特别重要的意义。
预期未来的人工神经网络计算机将为人类提供经济预测、市场预测、效益预测，其应用前途是很远大的。（2）具有联想存储功能。用人工神经网络的反馈网络就可以实现这种联想。（3）具有高速寻找优化解的能力。
寻找一个复杂问题的优化解，往往需要很大的计算量，利用一个针对某问题而设计的反馈型人工神经网络，发挥计算机的高速运算能力，可能很快找到优化解。
扩展资料：特有的非线性适应性信息处理能力的人工神经网络克服了传统人工智能方法的缺陷方面的直觉，如模式识别、语音识别、非结构化信息处理，并使它成功地应用于neuroexpert系统、模式识别、智能控制、组合优化和预测。
人工神经网络与其他传统方法的结合，将促进人工智能和信息处理技术的发展。
近年来，人工神经网络在模拟人类认知的道路上进一步发展，与模糊系统、遗传算法和进化机制相结合形成计算智能，已成为人工智能的一个重要方向，并将在实际应用中得到发展。
信息几何在人工神经网络研究中的应用为人工神经网络的理论研究开辟了一条新的途径。神经计算机的研究正在迅速发展，一些产品已经进入市场。光电神经计算机为人工神经网络的发展提供了良好的条件。