Mākslīgais neironu tīkls (ANN) tiek veidots pēc smadzenēm, kur neironi ir savienoti sarežģītos modeļos, lai apstrādātu datus no maņām, izveidotu atmiņas un kontrolētu ķermeni. Mākslīgais neironu tīkls (ANN) ir sistēma, kuras pamatā ir bioloģisko neironu tīklu darbība, vai arī tā tiek definēta kā bioloģiskās neironu sistēmas atdarināšana.

Mākslīgais neironu tīkls

Mākslīgie neironu tīkli (ANN) ir mākslīgā intelekta (AI) daļa, un tas ir datorzinātņu jomā kas saistīts ar to, ka datori uzvedas saprātīgāk. Mākslīgie neironu tīkli (ANN) apstrādā datus un uzrāda zināmu intelektu, un viņi izturas, demonstrējot inteliģenci tādā veidā kā modeļa atpazīšana, mācīšanās un vispārināšana.

Mākslīgais neironu tīkls ir ieprogrammēts skaitļošanas modelis, kura mērķis ir atkārtot cilvēka smadzeņu neironu struktūru un darbību.

Pirms zināt par mākslīgajiem neironu tīkliem, vispirms mums ir jāizpēta neironu tīkli un arī neirona struktūra.

Neironu tīklu definīcija:

Neironu tīkli ir definēti kā savstarpēji savienotu neironu sistēmas. Neironi vai nervu šūnas ir smadzeņu pamatelementi, kas ir bioloģiskie neironu tīkli. Neirona struktūra ir tāda, kā parādīts zemāk

Neirona struktūra

Mākslīgie neironu tīkli ir skaitļošanas rīki, kas tika veidoti pēc smadzenēm. To veido mākslīgi ražotu neironu savstarpēji saistīta struktūra, kas darbojas kā datu pārsūtīšanas ceļi. Pētnieki izstrādā mākslīgos neironu tīklus (ANN), lai atrisinātu dažādas problēmas modeļa atpazīšanā, prognozēšanā, optimizācijā, asociatīvajā atmiņā un kontrolē.

Mākslīgie neironu tīkli ir aprakstīti kā otrs labākais veids, kā veidot savstarpēji savienotus neironus. Šie mākslīgie neironu tīkli tiek izmantoti, lai modelētu smadzenes un veiktu arī konkrētus skaitļošanas uzdevumus. Veiksmīgai ANN lietojumprogrammai būs rakstzīmju atpazīšanas spēja.

Neironu tīkla struktūra

Ievads neironu tīklos:

Skaitļošanas sistēmu veido vairāki vienkārši, ļoti savstarpēji saistīti apstrādes elementi, un tie apstrādā informāciju ārējiem ievadiem, izmantojot dinamisko stāvokļa reakciju. Neirons spēj radīt lineāru vai nelineāru atbildi. Nelineārs mākslīgais tīkls tiek izveidots, savstarpēji savienojot nelineāros neironus. Nelineārajām sistēmām ir ieejas, kas nebūs proporcionālas izvadiem.

Ievads neironu tīklos

Mākslīgo neironu tīklu pielietojums:

Mākslīgie neironu tīkla pielietojumi ir izmantoti saules enerģijas jomā, lai modelētu un projektētu saules tvaika ģeneratoru.
Tie ir noderīgi sistēmas modelēšanā, piemēram, sarežģītas kartēšanas un sistēmas identifikācijas ieviešanā.
ANN tiek izmantoti, lai novērtētu ēku apkures slodzes, paraboliskā-siles kolektora pārtveršanas koeficientu un vietējās koncentrācijas koeficientu
ANN tiek izmantoti dažādos vadības, robotikas, modeļu atpazīšanas, prognozēšanas, medicīnas, energosistēmu, ražošanas, optimizācijas, signālu apstrādes un sociālo / psiholoģisko zinātņu pielietojumos.
Tos izmanto arī gaisa plūsmu prognozēšanai dabiski vēdināmā testa telpā un saules ēku enerģijas patēriņa prognozēšanai.
Viņi spēj apstrādāt trokšņainus un nepilnīgus datus, kā arī spēj tikt galā ar nelineārām problēmām
Mākslīgo neironu tīklu izmantošana ventilācijas un gaisa kondicionēšanas sistēmās, saldēšanas, modelēšanas, apkures, slodzes prognozēšanas, enerģijas ražošanas sistēmu un saules starojuma kontrolē.

Mākslīgā neironu tīkla lietojumprogramma nodrošina alternatīvu veidu, kā risināt sarežģītas problēmas, jo tās ir vienas no jaunākajām signālu apstrādes tehnoloģijām. Mākslīgie neironu tīkli piedāvā reālus risinājumus, kurus ir grūti saskaņot ar citām tehnoloģijām. Neironu tīkls balstīts risinājums ir ļoti efektīvs attiecībā uz attīstību, laiku un resursiem.

Neironu tīkla programmatūras ieviešanu var veikt ar to priekšrocībām un trūkumiem.

Priekšrocības:

Neironu tīkls var veikt uzdevumus, kuros lineārā programma nevar izpildīt.
Kad nervu tīkla elements neizdodas, tas var turpināties bez problēmām pēc to paralēlā rakstura.
Neironu tīkls nav jāpārprogrammē, jo tas pats mācās.
To var bez problēmām īstenot vienkāršā veidā.
Neironu tīkli kā adaptīvas, inteliģentas sistēmas ir izturīgi un lieliski risina sarežģītas problēmas. Neironu tīkli ir efektīvi plānoti, un zinātnieki ir vienisprātis, ka ANN izmantošanas priekšrocības atsver riskus.
To var īstenot jebkurā lietojumprogrammā.

Trūkumi:

The neironu tīkls darbībai nepieciešama apmācība.
Nepieciešams liels apstrādes laiks lieliem neironu tīkliem.
Neironu tīkla arhitektūra atšķiras no mikroprocesoru arhitektūra un vēsture tāpēc viņiem ir jāatdarina.

Mākslīgais neironu tīkls tiek izstrādāts ar sistemātisku soli pa solim procedūru, kas optimizē kritēriju, ko parasti sauc par mācību likumu. Ievades / izvades apmācības dati ir būtiski šiem tīkliem, jo tie paziņo informāciju, kas būs nepieciešama, lai atklātu optimālo darbības punktu. Neironu tīkla nelineārais raksturs padara tā apstrādes elementus elastīgus savā sistēmā.

Mākslīgais neironu tīkls ir sistēma, un šī sistēma ir struktūra, kas saņem ievadi, apstrādā datus un nodrošina izvadi. Datu masīva ievade būs WAVE skaņa, dati no attēla faila vai jebkāda veida dati, kurus var attēlot masīvā. Kad ievade tiek ievadīta neironu tīklam, izejā tiek iestatīta nepieciešamā mērķa reakcija, un no vēlamās reakcijas starpības kopā ar reālās sistēmas izeju tiek iegūta kļūda. Informācija par kļūdām tiek atgriezta sistēmā, un tā sistemātiskā secībā veic daudzus to parametru pielāgojumus, kurus parasti sauc par mācību noteikumiem. Šis process tiek atkārtots, līdz tiek pieņemts vēlamais rezultāts.

Tiek novērots, ka veiktspēja lielā mērā ir atkarīga no datiem, tāpēc dati iepriekš jāapstrādā ar trešo personu algoritmiem, piemēram, DSP algoritmiem.

Mākslīgo neironu tīklu priekšrocības:

Mākslīgie neironu tīkli ir elastīgi un adaptīvi.
Mākslīgie neironu tīkli tiek izmantoti secību un modeļu atpazīšanas sistēmās, datu apstrādē, robotikā, modelēšanā utt.
ANN iegūst zināšanas no apkārtējās vides, pielāgojoties iekšējiem un ārējiem parametriem, un viņi risina sarežģītas problēmas, kuras ir grūti pārvaldīt.
Tas vispārina zināšanas, lai radītu adekvātu atbildi uz nezināmām situācijām.
Elastīgums - mākslīgie neironu tīkli ir elastīgi, un tiem ir spēja mācīties, vispārināt un pielāgoties situācijām, pamatojoties uz tā secinājumiem.
Nelineārā - šī funkcija ļauj tīklam efektīvi apgūt zināšanas, mācoties. Tā ir izteikta priekšrocība salīdzinājumā ar tradicionāli lineāru tīklu, kas ir nepietiekams nelineāro datu modelēšanā.
Mākslīgais neironu tīkls spēj izturēt bojājumus vairāk nekā tradicionālais tīkls. Nezaudējot saglabātos datus, tīkls spēj atjaunot kļūdu kādā no tā komponentiem.
Mākslīgo neironu tīkls ir balstīts uz adaptīvo mācīšanos.

Mākslīgo neironu tīklu veidi:

Mākslīgie neironu tīkli (ANN) ir dažādi - atkarībā no cilvēka smadzeņu neironiem un tīkla funkcijām mākslīgais neironu tīkls jeb ANN veic uzdevumus līdzīgā veidā. Lielākajai daļai mākslīgo neironu tīklu būs zināma līdzība ar sarežģītākiem bioloģiskiem kolēģiem, un tie ir ļoti efektīvi paredzētajos uzdevumos, piemēram, piem. segmentēšana vai klasifikācija. Mākslīgo neironu tīklu veidi

“kā izgatavot apdullināšanas ieročus ”

Mākslīgo neironu tīklu veidi

Atsauksmes ANN - Šāda veida ANN gadījumā produkcija nonāk tīklā, lai iekšēji sasniegtu vislabāk attīstītos rezultātus. Atsauksmju tīkls atkal ievada informāciju sevī un ir labi piemērots optimizācijas problēmu risināšanai, norāda Masačūsetsas Universitātes Lowellas Atmosfēras pētījumu centrs. Atsauksmes ANN izmanto iekšējās sistēmas kļūdu labojumos.

Plūsmas pārsūtīšana ANN - Pārvades tīkls ir vienkāršs neironu tīkls, kas sastāv no ievades slāņa, izvades slāņa un viena vai vairākiem neironu slāņiem. Novērtējot tā izvadi, pārskatot tā ievadi, tīkla spēku var pamanīt, pamatojoties uz grupas uzvedību. savienotie neironi un izeja tiek izlemta. Šī tīkla galvenā priekšrocība ir tā, ka tas iemācās novērtēt un atpazīt ievades modeļus.

Klasifikācija-prognozēšana ANN –Tas ir plūsmas uz priekšu ANN apakškopa, un datu iegūšanas scenārijiem tiek piemērota klasifikācijas-prognozes ANN. Tīkls tiek apmācīts identificēt konkrētus modeļus un klasificēt tos īpašās grupās un pēc tam tos turpmāk klasificēt “jaunos modeļos”, kas tīklā ir jauni.

Mākslīgais neironu tīkls ir bioloģiskā neironu tīkla skaitļošanas simulācija. Viņiem piemīt neironu uzvedība un elektriskie signāli, kuros tie sazinās starp ieeju, piemēram, no acīm vai rokas nervu galiem uz smadzeņu izvadi, piemēram, reaģējot lai apgaismotu, pieskartos vai sildītu.

Zinātnieki pētīja mākslīgo neironu tīklu projektēšanu un mākslīgā intelekta izveidi par neironu semantisko komunikācijas veidu.

Neironu tīkla programmatūra:

Neironu tīkla simulatori ir programmatūras lietojumprogrammas, kuras tiek izmantotas, lai simulētu mākslīgo vai bioloģisko neironu tīklu uzvedību. Tie koncentrējas uz vienu vai ierobežotu skaitu specifisku neironu tīklu veidu. Neironu tīkla simulācija bieži nodrošina ātrāku un precīzāku prognozēšanu, salīdzinot ar citu datu analīzi. metodes, jo šiem neironu tīkliem ir nozīmīga loma datu ieguves procesā.

Neironu tīkla programmatūra

Tie parasti ir atsevišķi un neplāno ģenerēt neironu tīklus, kas jāintegrē citā programmatūrā. Simulatoriem parasti ir kāda veida iebūvēta vizualizācija, lai uzraudzītu apmācības procesu. Daži simulatori arī vizualizē neironu tīklu fizisko struktūru. Neironu tīkla jēdziens tiek plaši izmantots datu analīzei. Ar mākslīgā neironu tīkla programmatūras palīdzību var veikt laika rindu prognozēšanu, funkciju tuvināšanu un regresijas analīzi. Neironu tīklu darbības joma ir praktiski neierobežota lēmumu pieņemšana, modeļu atpazīšana, prognozēšana, automātiskās vadības sistēmas un daudzi citi.

Neironu tīklam nav vajadzības “pārprogrammēt”, tiklīdz tas ir iemācījies jebko līdzīgu cilvēkam.

Neironu tīkla simulācija

ANNs izstrādes galvenais mērķis un nodoms ir tas, ka viņi izskaidro mākslīgā aprēķina modeli ar pamata bioloģisko neironu. Viņi izklāsta tīkla arhitektūru un mācību procesus, parādot daudzslāņu pārvades tīklus. Tiek ierosināts, ka mākslīgos neironu tīklus var izmantot modelēšanai citās enerģijas ražošanas jomās. Kāpēc būtu nepieciešama mākslīgo neironu tīklu ieviešana? Ja jums ir kādi jautājumi, vienkārši komentējiet tālāk vai apmeklējiet mūsu vietni.

Foto kredīti: