Dirbtinis neuroninis tinklas (ANN) yra sukurtas smegenyse, kur neuronai sujungiami sudėtingais būdais, kad apdorotų duomenis iš jutimų, sukurtų prisiminimus ir valdytų kūną. Dirbtinis neuroninis tinklas (ANN) yra sistema, pagrįsta biologinių neuroninių tinklų veikimu arba ji taip pat apibrėžiama kaip biologinės nervų sistemos emuliacija.

Dirbtinis neuronų tinklas

Dirbtiniai neuroniniai tinklai (ANN) yra dirbtinio intelekto (AI) dalis ir tai yra informatikos sritis kuris yra susijęs su priverčiančiu kompiuterius elgtis protingiau. Dirbtiniai neuroniniai tinklai (ANN) apdoroja duomenis ir demonstruoja tam tikrą intelektą, ir jie elgiasi demonstruodami intelektą tokiu būdu, kaip modelio atpažinimas, mokymasis ir apibendrinimas.

Dirbtinis neuronų tinklas yra užprogramuotas skaičiavimo modelis, kurio tikslas yra atkartoti žmogaus smegenų nervinę struktūrą ir funkcionavimą.

Prieš žinodami apie dirbtinius neuroninius tinklus, pirmiausia turime ištirti, kas yra neuroniniai tinklai, taip pat apie neurono struktūrą.

Neuroninių tinklų apibrėžimas:

Neuroniniai tinklai apibrėžiami kaip tarpusavyje susijusių neuronų sistemos. Neuronai arba nervų ląstelės yra pagrindiniai smegenų, kurie yra biologiniai neuroniniai tinklai, statybiniai blokai. Neurono struktūra yra tokia, kaip parodyta žemiau

Neurono struktūra

Dirbtiniai neuroniniai tinklai yra skaičiavimo įrankiai, kurie buvo modeliuojami pagal smegenis. Jį sudaro dirbtinai pagamintų neuronų, veikiančių kaip duomenų perdavimo keliai, tarpusavyje sujungta struktūra. Tyrėjai kuria dirbtinius neuroninius tinklus (ANN), kad išspręstų įvairias modelio atpažinimo, numatymo, optimizavimo, asociatyviosios atminties ir valdymo problemas.

Dirbtiniai neuroniniai tinklai buvo apibūdinti kaip antras geriausias būdas sujungti tarpusavyje susijusius neuronus. Šie dirbtiniai neuroniniai tinklai naudojami smegenų modeliavimui ir specifinėms skaičiavimo užduotims atlikti. Sėkminga ANN programa turės simbolių atpažinimo galimybę.

Neuroninio tinklo struktūra

Įvadas į neuroninius tinklus:

Skaičiavimo sistemą sudaro daugybė paprastų, labai tarpusavyje susijusių apdorojimo elementų, ir jie apdoroja informaciją į išorinius įvadus, turėdami dinaminę būsenos reakciją. Neuronas gali sukelti tiesinį arba netiesinį atsaką. Netiesinis dirbtinis tinklas sukuriamas sujungiant nelinijinius neuronus. Netiesinės sistemos turi įėjimus, kurie nebus proporcingi išėjimams.

Įvadas į neuroninius tinklus

Dirbtinių neuroninių tinklų programos:

Dirbtiniai neuroniniai tinklai buvo naudojami saulės energijos srityje modeliuojant ir projektuojant saulės garų generavimo įrenginius.
Jie yra naudingi modeliuojant sistemą, pavyzdžiui, įgyvendinant sudėtingą kartografavimą ir sistemos identifikavimą.
ANN yra naudojami pastatų šildymo apkrovoms, parabolinio lovio kolektoriaus perėmimo koeficientui ir vietos koncentracijos santykiui įvertinti
ANN naudojami įvairiose valdymo, robotikos, modelių atpažinimo, prognozavimo, medicinos, elektros sistemų, gamybos, optimizavimo, signalų apdorojimo ir socialinių / psichologinių mokslų srityse.
Jie taip pat buvo naudojami natūraliai vėdinamoje bandymų patalpoje oro srautams ir saulės pastatų energijos sąnaudoms prognozuoti.
Jie sugeba tvarkyti triukšmingus ir neišsamius duomenis, taip pat sugeba spręsti nelinijines problemas
Dirbtinių neuroninių tinklų naudojimas vėdinimo ir oro kondicionavimo sistemose, šaldymas, modeliavimas, šildymas, apkrovos prognozavimas, energijos gamybos sistemų ir saulės spinduliuotės valdymas.

Dirbtinio neuroninio tinklo programa suteikia alternatyvų būdą spręsti sudėtingas problemas, nes jos yra viena iš naujausių signalo apdorojimo technologijų. Dirbtiniai neuroniniai tinklai siūlo realius sprendimus, kuriuos sunku suderinti su kitomis technologijomis. Neuroniniu tinklu paremtas sprendimas yra labai efektyvus, kalbant apie plėtrą, laiką ir išteklius.

Neuroninio tinklo programinė įranga gali būti įgyvendinta atsižvelgiant į jų privalumus ir trūkumus.

Privalumai:

Neuroninis tinklas gali atlikti užduotis, kurių atlikti negali linijinė programa.
Sugedus nervinio tinklo elementui, jis gali tęstis be jokių problemų dėl savo lygiagretaus pobūdžio.
Nervinio tinklo nereikia perprogramuoti, nes jis pats mokosi.
Tai galima lengvai įgyvendinti be jokių problemų.
Kaip adaptyvios, intelektualios sistemos, neuroniniai tinklai yra tvirti ir puikiai sprendžia sudėtingas problemas. Neuroniniai tinklai efektyviai programuoja ir mokslininkai sutinka, kad ANN naudojimo pranašumai nusveria riziką.
Tai galima įgyvendinti bet kurioje programoje.

Trūkumai:

The neuroninis tinklas reikia mokyti veikti.
Reikalaujama didelio apdorojimo laiko dideliems neuroniniams tinklams.
Neuroninio tinklo architektūra skiriasi nuo mikroprocesorių architektūra ir istorija todėl juos reikia mėgdžioti.

Dirbtinis neuroninis tinklas yra sukurtas taikant sistemingą žingsnis po žingsnio procedūrą, kuri optimizuoja kriterijų, paprastai vadinamą mokymosi taisykle. Įvesties / išvesties mokymų duomenys yra esminiai šiems tinklams, nes jie perduoda informaciją, kurios reikės norint rasti optimalų darbo tašką. Nelinijinis neuroninio tinklo pobūdis daro jo apdorojimo elementus lanksčius jų sistemoje.

Dirbtinis neuroninis tinklas yra sistema, ir ši sistema yra struktūra, kuri priima įvestį, apdoroja duomenis ir teikia išvestį. Duomenų masyvo įvestis bus WAVE garsas, duomenys iš vaizdo failo ar bet kokie duomenys, kuriuos galima pateikti masyve. Pateikus įvestį neuroniniam tinklui, reikiamas tikslinis atsakas nustatomas išvestyje ir iš norimo atsako skirtumo kartu su realios sistemos išvestimi gaunama klaida. Informacija apie klaidas yra grąžinama į sistemą ir ji sistemingai tvarko jų parametrus, paprastai vadinamus mokymosi taisykle. Šis procesas kartojamas tol, kol bus priimtas norimas rezultatas.

Pastebima, kad našumas labai priklauso nuo duomenų, todėl duomenys turėtų būti iš anksto apdoroti trečiųjų šalių algoritmais, tokiais kaip DSP algoritmai.

Dirbtinių neuroninių tinklų pranašumai:

Dirbtiniai neuroniniai tinklai yra lankstūs ir prisitaikantys.
Dirbtiniai neuroniniai tinklai naudojami sekų ir modelių atpažinimo sistemose, duomenų apdorojime, robotikoje, modeliavime ir kt.
ANN įgyja žinių iš savo aplinkos prisitaikydama prie vidinių ir išorinių parametrų ir išsprendžia sudėtingas problemas, kurias sunku valdyti.
Tai apibendrina žinias, kad būtų galima tinkamai reaguoti į nežinomas situacijas.
Lankstumas - dirbtiniai neuroniniai tinklai yra lankstūs ir turi galimybę mokytis, apibendrinti ir prisitaikyti prie situacijų, remdamiesi savo išvadomis.
Netiesiškumas - ši funkcija leidžia tinklui efektyviai įgyti žinių mokantis. Tai yra akivaizdus pranašumas prieš tradiciškai linijinį tinklą, kuris yra nepakankamas modeliuojant nelinijinius duomenis.
Dirbtinis neuronų tinklas gali labiau toleruoti gedimus nei tradicinis tinklas. Neprarasdamas saugomų duomenų, tinklas sugeba atkurti bet kurio jo komponento gedimą.
Dirbtinis neuronų tinklas pagrįstas adaptyviuoju mokymusi.

Dirbtinių neuroninių tinklų tipai:

Dirbtiniai neuroniniai tinklai (ANN) yra skirtingų tipų - atsižvelgiant į žmogaus smegenų neuroną ir tinklo funkcijas, dirbtinis neuroninis tinklas arba ANN užduotis atlieka panašiai. Dauguma dirbtinių neuroninių tinklų turės tam tikrą panašumą su sudėtingesniais biologiniais analogais ir yra labai veiksmingi atliekant numatytas užduotis, pvz. segmentavimas ar klasifikavimas. Dirbtinių neuroninių tinklų tipai

“piko detektorius, naudojant op stiprintuvą ”

Dirbtinių neuroninių tinklų tipai

Atsiliepimai ANN - Tokio tipo ANN atveju produkcija grįžta į tinklą, kad pasiektų geriausiai pasiektus rezultatus viduje. Grįžtamojo ryšio tinklas pateikia informaciją atgal į save ir yra gerai pritaikytas optimizavimo problemoms spręsti, teigia Masačusetso universiteto Lowello atmosferos tyrimų centras. Grįžtamasis ryšys ANN naudojamas atliekant vidinės sistemos klaidų taisymus.

Pašto persiuntimas ANN - „Feed-forward“ tinklas yra paprastas neuroninis tinklas, susidedantis iš įvesties sluoksnio, išvesties sluoksnio ir vieno ar daugiau neuronų sluoksnių. Vertinant jo išvestį, peržiūrint jo įvestį, tinklo galią galima pastebėti remiantis grupės elgesiu. prijungti neuronai ir sprendžiama dėl išėjimo. Pagrindinis šio tinklo privalumas yra tas, kad jis išmoksta įvertinti ir atpažinti įvesties modelius.

Klasifikacija-prognozavimas ANN –Tai yra „feed-forward ANN“ pogrupis, o klasifikavimo-prognozavimo ANN taikoma duomenų gavybos scenarijams. Tinklas mokomas atpažinti tam tikrus modelius ir suskirstyti juos į konkrečias grupes, o vėliau juos dar labiau klasifikuoti į „naujus modelius“, kurie yra nauji tinkle.

Dirbtinis neuroninis tinklas yra skaičiuojamasis biologinio neuroninio tinklo modeliavimas. Jie turi neuronų elgesį ir elektrinius signalus, kuriuose jie bendrauja tarp įėjimo, pavyzdžiui, iš akių ar rankoje esančių nervų galūnių, į smegenų išvestį, pavyzdžiui, reaguoja. apšviesti, liesti ar kaitinti.

Mokslininkai tyrinėjo dirbtinių neuroninių tinklų projektavimą ir dirbtinio intelekto kūrimą apie neuronų semantinį bendravimą.

Neuroninio tinklo programinė įranga:

Neuroninių tinklų simuliatoriai yra programinės įrangos programos, naudojamos dirbtinių ar biologinių neuroninių tinklų elgesiui imituoti. Jie sutelkia dėmesį į vieną ar ribotą skaičių specifinių neuroninių tinklų tipų. Nervinių tinklų modeliavimas dažnai suteikia greitesnį ir tikslesnį prognozavimą, palyginti su kitų duomenų analize metodus, nes šie neuroniniai tinklai vaidina svarbų vaidmenį duomenų gavybos procese.

Neuroninio tinklo programinė įranga

Paprastai jie yra atskiri ir neketina kurti neuroninių tinklų, kurie turi būti integruoti į kitą programinę įrangą. Simuliatoriai paprastai turi tam tikrą įtaisytą vizualizacijos formą, skirtą stebėti mokymo procesą. Kai kurie treniruokliai taip pat vizualizuoja fizinę nervų tinklų struktūrą. Neuroninio tinklo sąvoka plačiai naudojama duomenų analizei. Dirbtinio neuroninio tinklo programinės įrangos pagalba galima atlikti laiko eilučių prognozavimą, funkcijų aproksimavimą ir regresijos analizę. Neuroninių tinklų apimtis yra praktiškai neribotas sprendimų priėmimas, modelio atpažinimas, prognozavimas, automatinio valdymo sistemos ir daugelis kitų.

Neuroninis tinklas neturi būti „perprogramuojamas“, kai jis sužino ką nors panašaus į žmogų.

Neuroninio tinklo modeliavimas

Pagrindinis ANN kūrimo tikslas ir ketinimas yra tai, kad jie paaiškina dirbtinio skaičiavimo modelį su pagrindiniu biologiniu neuronu. Jie pateikia tinklo architektūras ir mokymosi procesus, pateikdami daugiasluoksnius perdavimo tinklus. Siūloma, kad dirbtiniai neuroniniai tinklai gali būti naudojami modeliavimui kitose energijos gamybos srityse. Kodėl reikėtų įdiegti dirbtinius neuroninius tinklus? Jei turite kokių nors klausimų, tiesiog pakomentuokite žemiau arba apsilankykite mūsų svetainėje.

Nuotraukų kreditai: