 רשימה דריי אַדוואַנטידזשיז פון ניצן קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס פֿאַר מאַשין לערנען.
1. אַדאַפּטאַביליטי: קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס זענען העכסט אַדאַפּטאַבאַל סיסטעמען וואָס זענען ביכולת צו לערנען און סטרויערן זייער רעספּאָנסעס צו נייַע דאַטן דורך טעקניקס אַזאַ ווי באַקפּראָפּאַגאַטיאָן. דאָס מאכט זיי געזונט פּאַסיק פֿאַר האַנדלינג טשאַנגינג, ניט-לינעאַר און קאָמפּלעקס דאַטן שטעלט, און פֿאַר מאָדעלינג באַציונגען וואָס זענען שווער צו באַשרייַבן מיט טראדיציאנעלן מאַטאַמאַטיקאַל יקווייזשאַנז. 2. האַנדלינג פון קאַמפּלעקסיטי: נעוראַל נעטוואָרקס זענען טויגעוודיק פון האַנדלינג גרויס און קאָמפּלעקס דאַטן שטעלט, מאכן זיי נוציק פֿאַר טאַסקס אַזאַ ווי בילד און רייד דערקענונג, נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג און אנדערע אַפּלאַקיישאַנז ווו די אַרייַנשרייַב דאַטן זענען גרויס, אַנסטראַקטשערד אָדער קען אַנטהאַלטן ערראָרס. און ראַש. 3. ראַבוסטנעסס: קינסטלעך נעוראַל נעטוואָרקס זענען ינכעראַנטלי געזונט סיסטעמען, טייַטש אַז זיי קענען פאָרזעצן צו אַרבעטן יפעקטיוולי אפילו אין דעם בייַזייַן פון דערענדיקט, אַמביגיואַס אָדער טומלדיק דאַטן. דאָס איז רעכט צו זייער פונאנדערגעטיילט קאַמפּיוטינג צוגאַנג, ווו יעדער פּראַסעסינג נאָדע קאַנטריביוץ צו די קוילעלדיק רעזולטאַט, און קיין איין נאָדע איז קריטיש פֿאַר די הצלחה פון די נעץ.