Somiglianze:
* Struttura di rete: Entrambi coinvolgono nodi interconnessi. In una rete di computer, si tratta di computer, router e altri dispositivi. In una rete neurale, sono neuroni (o nodi) collegati da bordi ponderati (sinapsi). Le connessioni definiscono il flusso di informazioni.
* Flusso di informazioni: Entrambi coinvolgono il flusso di informazioni. In una rete di computer, si tratta di pacchetti di dati. In una rete neurale, i suoi segnali (in genere valori numerici) che si propagano attraverso le connessioni.
* Elaborazione: Entrambi implicano informazioni sull'elaborazione. Una rete di computer rotta e trasmette i dati. Una rete neurale elabora e trasforma i segnali di input per produrre un output.
Differenze:
| Caratteristica | Rete neurale | Rete di computer |
| ----------------- | --------------------------------------------------- | ------------------------------------------------- |
| scopo | Apprendimento, riconoscimento del modello, previsione | Comunicazione, condivisione delle risorse |
| nodi | Neuroni artificiali (unità di elaborazione) | Computer, server, router, ecc. |
| Connessioni | Connessioni ponderate (sinapsi) che rappresentano i punti di forza delle relazioni | Collegamenti fisici (cavi, wireless) |
| Informazioni | Segnali numerici | Pacchetti di dati, file, flussi |
| Elaborazione | Elaborazione distribuita parallela; trasformazione non lineare dell'input | Routing, commutazione, trasmissione di dati |
| Learning | Impara dai dati attraverso la formazione | Nessuna capacità di apprendimento intrinseca |
| Comunicazione | Interno, all'interno della rete stessa | Esterno, tra diversi dispositivi/posizioni |
| Architettura | Varia notevolmente (feedforward, ricorrente, convoluzionale, ecc.) | Varia notevolmente (server client, peer-to-peer, mesh, ecc.) |
Insomma:
* A Network per computer è un sistema di dispositivi informatici interconnessi che comunicano e condividono le risorse. Si tratta di connessioni fisiche e trasferimento di dati.
* A rete neurale è un modello computazionale ispirato alla struttura e alla funzione del cervello. Si tratta di elaborare le informazioni e i modelli di apprendimento dai dati. Non comporta necessariamente connessioni fisiche nello stesso modo in cui una rete di computer.
L'unica vera sovrapposizione è la nozione astratta di una "rete" come sistema di componenti interconnessi. La natura di quei componenti, le loro connessioni e la funzione generale sono drasticamente diverse.
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