Sztuczna sieć neuronowa (ANN) jest wzorowana na mózgu, w którym neurony są połączone w złożone wzorce w celu przetwarzania danych ze zmysłów, tworzenia wspomnień i kontrolowania ciała. Sztuczna sieć neuronowa (ANN) to system oparty na działaniu biologicznych sieci neuronowych lub jest również definiowany jako emulacja biologicznego systemu neuronowego.

Sztuczna sieć neuronowa

Sztuczne sieci neuronowe (ANN) są częścią sztucznej inteligencji (AI) i to jest obszar informatyki co wiąże się z tym, że komputery zachowują się bardziej inteligentnie. Sztuczne sieci neuronowe (SSN) przetwarzają dane i wykazują pewną inteligencję oraz zachowują się wykazując inteligencję w taki sposób, jak rozpoznawanie wzorców, uczenie się i uogólnianie.

Sztuczna sieć neuronowa to zaprogramowany model obliczeniowy, którego celem jest odtworzenie struktury neuronowej i funkcjonowania ludzkiego mózgu.

Zanim dowiemy się o sztucznych sieciach neuronowych, najpierw musimy zbadać, czym są sieci neuronowe, a także o strukturze neuronu.

Definicja sieci neuronowych:

Sieci neuronowe definiuje się jako systemy połączonych ze sobą neuronów. Neurony lub komórki nerwowe są podstawowym budulcem mózgu, który jest biologicznymi sieciami neuronowymi. Struktura Neurona jest taka, jak pokazano poniżej

Struktura neuronu

Sztuczne sieci neuronowe to narzędzia obliczeniowe wzorowane na mózgach. Składa się z połączonej struktury sztucznie wytworzonych neuronów, które działają jako ścieżki przesyłania danych. Naukowcy projektują sztuczne sieci neuronowe (SSN), aby rozwiązać różnorodne problemy związane z rozpoznawaniem wzorców, prognozowaniem, optymalizacją, pamięcią asocjacyjną i kontrolą.

Sztuczne sieci neuronowe zostały opisane jako drugi najlepszy sposób tworzenia połączonych neuronów. Te sztuczne sieci neuronowe są wykorzystywane do modelowania mózgów, a także do wykonywania określonych zadań obliczeniowych. Udana aplikacja SSN będzie miała możliwość rozpoznawania znaków.

Struktura sieci neuronowej

Wprowadzenie do sieci neuronowych:

System komputerowy składa się z szeregu prostych, silnie połączonych ze sobą elementów przetwarzających, które przetwarzają informacje na zewnętrzne sygnały wejściowe z ich dynamiczną reakcją stanu. Nieliniowa sztuczna sieć jest tworzona przez wzajemne połączenie nieliniowych neuronów. Systemy nieliniowe mają dane wejściowe, które nie będą proporcjonalne do wyników.

Wprowadzenie do sieci neuronowych

Zastosowania sztucznych sieci neuronowych:

Sztuczne sieci neuronowe zostały wykorzystane w dziedzinie energii słonecznej do modelowania i projektowania słonecznej elektrowni parowej.
Są przydatne w modelowaniu systemów, np. We wdrażaniu złożonych mapowań i identyfikacji systemów.
SNN są używane do szacowania obciążeń cieplnych budynków, współczynnika przecięcia kolektora parabolicznego i lokalnego współczynnika stężeń
SSN są wykorzystywane w różnorodnych zastosowaniach w sterowaniu, robotyce, rozpoznawaniu wzorców, prognozowaniu, medycynie, systemach zasilania, produkcji, optymalizacji, przetwarzaniu sygnałów i naukach społecznych / psychologicznych.
Były również wykorzystywane do przewidywania przepływów powietrza w naturalnie wentylowanym pomieszczeniu testowym oraz do przewidywania zużycia energii przez budynki solarne.
Są w stanie poradzić sobie z zaszumionymi i niekompletnymi danymi, a także radzą sobie z nieliniowymi problemami
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych w systemach wentylacji i klimatyzacji, chłodnictwie, modelowaniu, ogrzewaniu, prognozowaniu obciążenia, sterowaniu systemami wytwarzania energii i promieniowaniu słonecznym.

Aplikacja sztucznej sieci neuronowej stanowi alternatywny sposób rozwiązywania złożonych problemów, ponieważ należą one do najnowszych technologii przetwarzania sygnałów. Sztuczne sieci neuronowe oferują rzeczywiste rozwiązania, które trudno dopasować do innych technologii. Rozwiązanie oparte na sieci neuronowej jest bardzo wydajne pod względem rozwoju, czasu i zasobów.

Programowe wdrożenie sieci neuronowej może mieć swoje zalety i wady.

Zalety:

Sieć neuronowa może wykonywać zadania, w których program liniowy nie może wykonać.
Gdy jakiś element sieci neuronowej ulegnie awarii, może działać bez problemu ze względu na ich równoległy charakter.
Sieć neuronowa nie musi być przeprogramowywana, ponieważ sama się uczy.
Można ją wdrożyć w łatwy sposób bez żadnego problemu.
Jako adaptacyjne, inteligentne systemy sieci neuronowe są solidne i doskonale radzą sobie z rozwiązywaniem złożonych problemów. Sieci neuronowe są wydajne w programowaniu, a naukowcy zgadzają się, że zalety korzystania z SSN przewyższają ryzyko.
Można go zaimplementować w dowolnej aplikacji.

Niedogodności:

Plik sieć neuronowa wymaga przeszkolenia do działania.
Wymaga długiego czasu przetwarzania w przypadku dużych sieci neuronowych.
Architektura sieci neuronowej różni się od architektury architektura i historia mikroprocesorów więc muszą być naśladowane.

Sztuczna sieć neuronowa jest opracowywana zgodnie z systematyczną procedurą krok po kroku, która optymalizuje kryterium powszechnie znane jako zasada uczenia się. Dane szkoleniowe wejścia / wyjścia mają fundamentalne znaczenie dla tych sieci, ponieważ przekazują informacje, które będą niezbędne do odkrycia optymalnego punktu pracy. Nieliniowy charakter sieci neuronowej sprawia, że jej elementy przetwarzające są elastyczne w ich systemie.

Sztuczna sieć neuronowa to system, a ten system jest strukturą, która otrzymuje dane wejściowe, przetwarza dane i dostarcza dane wyjściowe. Dane wejściowe w tablicy danych będą dźwiękiem WAVE, danymi z pliku obrazu lub dowolnym rodzajem danych, które można przedstawić w tablicy. Po przedstawieniu sygnału wejściowego w sieci neuronowej na wyjściu ustawiana jest wymagana odpowiedź docelowa, az różnicy żądanej odpowiedzi wraz z wyjściem z rzeczywistego systemu uzyskuje się błąd. Informacje o błędach są przesyłane z powrotem do systemu i dokonuje on wielu korekt ich parametrów w systematycznej kolejności, która jest powszechnie znana jako reguła uczenia się. Ten proces jest powtarzany do momentu zaakceptowania żądanego wyniku.

Zaobserwowano, że wydajność w dużym stopniu zależy od danych, dlatego dane powinny być wstępnie przetworzone za pomocą algorytmów innych firm, takich jak algorytmy DSP.

Zalety sztucznych sieci neuronowych:

Sztuczne sieci neuronowe są elastyczne i adaptacyjne.
Sztuczne sieci neuronowe są wykorzystywane w systemach rozpoznawania sekwencji i wzorców, przetwarzaniu danych, robotyce, modelowaniu itp.
SSN czerpie wiedzę z otoczenia dostosowując się do parametrów wewnętrznych i zewnętrznych oraz rozwiązuje złożone problemy, które są trudne do rozwiązania.
Uogólnia wiedzę, aby odpowiednio reagować na nieznane sytuacje.
Elastyczność - Sztuczne sieci neuronowe są elastyczne i mają zdolność uczenia się, generalizowania i dostosowywania się do sytuacji w oparciu o wyniki.
Nieliniowość - ta funkcja umożliwia sieci efektywne zdobywanie wiedzy poprzez uczenie się. Jest to wyraźna przewaga nad tradycyjnie liniową siecią, która jest niewystarczająca, jeśli chodzi o modelowanie danych nieliniowych.
Sztuczna sieć neuronowa jest bardziej odporna na uszkodzenia niż tradycyjna sieć. Bez utraty przechowywanych danych sieć jest w stanie odtworzyć usterkę w dowolnym jej elemencie.
Sztuczna sieć neuronowa jest oparta na uczeniu adaptacyjnym.

Rodzaje sztucznych sieci neuronowych:

Istnieją różne typy sztucznych sieci neuronowych (SSN) - w zależności od neuronu ludzkiego mózgu i funkcji sieciowych, sztuczna sieć neuronowa lub SSN wykonuje zadania w podobny sposób. Większość sztucznych sieci neuronowych będzie miała pewne podobieństwo do bardziej złożonych biologicznych odpowiedników i będzie bardzo skuteczna w wykonywaniu zamierzonych zadań, takich jak np. segmentacja lub klasyfikacja. Rodzaje sztucznych sieci neuronowych

“jak zbudować filtr dolnoprzepustowy ”

Rodzaje sztucznych sieci neuronowych

Odpowiedź ANN - W tego typu SSN dane wyjściowe wracają do sieci, aby uzyskać wewnętrznie najlepsze wyniki. Według Lowell Center for Atmospheric Research z University of Massachusetts, sieć sprzężenia zwrotnego dostarcza informacje z powrotem do siebie i jest dobrze przystosowana do rozwiązywania problemów optymalizacyjnych. SSN sprzężenia zwrotnego są używane przez wewnętrzne poprawki błędów systemu.

Feed Forward ANN - Sieć ze sprzężeniem zwrotnym to prosta sieć neuronowa składająca się z warstwy wejściowej, warstwy wyjściowej i jednej lub więcej warstw neuronów. Poprzez ocenę jej wyników poprzez przegląd danych wejściowych, moc sieci można zauważyć na podstawie zachowania grupowego decyduje o podłączonych neuronach i wyjściu. Główną zaletą tej sieci jest to, że uczy się ona oceniać i rozpoznawać wzorce wejściowe.

Klasyfikacja-prognoza ANN –Jest to podzbiór sprzężonych sieci ANN, a klasyfikacja-predykcja SSN jest stosowana do scenariuszy eksploracji danych. Sieć jest szkolona w zakresie identyfikowania określonych wzorców i klasyfikowania ich w określone grupy, a następnie klasyfikowania ich w „nowe wzorce”, które są nowe w sieci.

Sztuczna sieć neuronowa jest obliczeniową symulacją biologicznej sieci neuronowej, która ma zachowanie neuronów i sygnały elektryczne, w których komunikują się między wejściami, takimi jak oczy lub zakończenia nerwowe w dłoni, a wyjściem mózgu, np. na światło, dotyk lub ciepło.

Naukowcy prowadzili badania nad projektowaniem sztucznych sieci neuronowych i tworzeniem sztucznej inteligencji na temat sposobu semantycznej komunikacji neuronów.

Oprogramowanie sieci neuronowych:

Symulatory sieci neuronowych to aplikacje służące do symulacji zachowania sztucznych lub biologicznych sieci neuronowych, które koncentrują się na jednym lub ograniczonej liczbie określonych typów sieci neuronowych. Symulacja sieci neuronowej często zapewnia szybsze i dokładniejsze przewidywanie w porównaniu z innymi analizami danych metody, ponieważ te sieci neuronowe odgrywają znaczącą rolę w procesie eksploracji danych.

Oprogramowanie sieci neuronowych

Są one zwykle samodzielne i nie mają na celu generowania sieci neuronowych, które muszą być zintegrowane z innym oprogramowaniem. Symulatory zwykle mają wbudowaną wizualizację do monitorowania procesu szkolenia. Niektóre symulatory wizualizują również fizyczną strukturę sieci neuronowych. Pojęcie sieci neuronowej jest szeroko stosowane do analizy danych. Za pomocą oprogramowania sztucznej sieci neuronowej można przeprowadzić prognozowanie szeregów czasowych, aproksymację funkcji i analizę regresji. Zakres sieci neuronowych to praktycznie nieograniczone podejmowanie decyzji, rozpoznawanie wzorców, prognozowanie, automatyczne systemy sterowania i wiele innych.

Sieć neuronowa nie musi być „przeprogramowywana”, gdy nauczy się czegoś podobnego do człowieka.

Symulacja sieci neuronowej

Głównym celem i intencją rozwoju SSN jest wyjaśnienie sztucznego modelu obliczeniowego z podstawowym neuronem biologicznym oraz zarysowanie architektury sieci i procesów uczenia się poprzez przedstawienie wielowarstwowych sieci sprzężenia zwrotnego. Sugeruje się, że sztuczne sieci neuronowe można wykorzystać do modelowania w innych dziedzinach produkcji energii. Dlaczego miałoby być konieczne wdrażanie sztucznych sieci neuronowych? Jeśli masz jakieś pytania, skomentuj poniżej lub odwiedź naszą stronę.

Kredyty fotograficzne: