A mesterséges ideghálózat (ANN) az agyon van modellezve, ahol az idegsejtek összetett mintákban kapcsolódnak az érzékekből származó adatok feldolgozásához, emlékek létrehozásához és a test irányításához. A mesterséges neurális hálózat (ANN) a biológiai idegrendszeri hálózatok működésén alapuló rendszer, vagy a biológiai idegrendszer emulációjaként is definiálható.

Mesterséges ideghálózat

A mesterséges neurális hálózatok (ANN) a mesterséges intelligencia (AI) részét képezik, és ez a számítástechnika területén ami összefügg a számítógépek intelligensebb viselkedésében. A mesterséges neurális hálózatok (ANN) feldolgozzák az adatokat, és némi intelligenciát mutatnak, és intelligenciát mutatnak be, mint például a mintafelismerés, a tanulás és az általánosítás.

A mesterséges ideghálózat egy programozott számítási modell, amelynek célja az emberi agy idegszerkezetének és működésének megismétlése.

Mielőtt megismernénk a mesterséges ideghálózatokat, először meg kell vizsgálnunk, hogy mi az a neurális hálózat, és a Neuron felépítéséről is.

A neurális hálózatok meghatározása:

Az ideghálózatokat összekapcsolt idegsejtek rendszereiként definiálják. A neuronok vagy az idegsejtek az agy alapvető építőkövei, amelyek a biológiai ideghálózatok. A Neuron szerkezete az alábbiakban látható

A Neuron felépítése

A mesterséges neurális hálózatok azok a számítási eszközök, amelyeket az agy alapján modelleztek. Mesterségesen előállított neuronok összekapcsolt szerkezete alkotja, amelyek az adatátvitel útvonalaként működnek. A kutatók mesterséges ideghálózatokat (ANN) terveznek a mintafelismerés, a predikció, az optimalizálás, az asszociatív memória és a vezérlés számos problémájának megoldására.

A mesterséges ideghálózatokat az összekapcsolt idegsejtek kialakításának második legjobb módjaként írták le. Ezeket a mesterséges ideghálózatokat az agy modellezésére és speciális számítási feladatok elvégzésére használják. A sikeres ANN alkalmazás képes lesz karakterfelismerésre.

Neurális hálózat felépítése

Bevezetés a neurális hálózatokba:

A számítási rendszer számos egyszerű, szorosan összekapcsolt feldolgozóelemből áll, és dinamikus állapotválaszukkal feldolgozzák az információkat külső bemenetekre. Az idegsejtek képesek lineáris vagy nemlineáris választ produkálni. Nemlineáris mesterséges hálózat jön létre a nemlineáris neuronok összekapcsolásával. A nemlineáris rendszereknek vannak bemeneteik, amelyek nem lesznek arányosak a kimenetekkel.

Bevezetés a neurális hálózatokba

A mesterséges neurális hálózatok alkalmazásai:

Mesterséges ideghálózati alkalmazásokat alkalmaztak a napenergia területén a napenergiát termelő erőmű modellezésére és tervezésére.
Hasznosak a rendszer modellezésében, például a komplex leképezés és a rendszer azonosítás megvalósításában.
Az ANN-t az épületek fűtési terhelésének, a parabolikus vályú kollektor elfogási tényezőjének és a helyi koncentráció arányának becslésére használják
Az ANN-t az irányítás, a robotika, a mintafelismerés, az előrejelzés, az orvostudomány, az energiaellátó rendszerek, a gyártás, az optimalizálás, a jelfeldolgozás és a társadalom / pszichológia területén alkalmazzák.
Felhasználták őket a természetes szellőzésű vizsgálati helyiség levegőáramának és a napelemes épületek energiafogyasztásának előrejelzésére is.
Képesek kezelni a zajos és hiányos adatokat, és képesek kezelni a nemlineáris problémákat is
Mesterséges neurális hálózatok használata szellőztető és légkondicionáló rendszerekben, hűtés, modellezés, fűtés, terhelés-előrejelzés, az energiatermelő rendszerek és a napsugárzás szabályozása.

A mesterséges neurális hálózati alkalmazás alternatív módot kínál az összetett problémák megoldására, mivel ezek a legújabb jelfeldolgozási technológiák közé tartoznak. A mesterséges neurális hálózatok valódi megoldásokat kínálnak, amelyeket nehéz más technológiákkal összehangolni. A neurális hálózaton alapuló megoldás a fejlesztés, az idő és az erőforrások szempontjából nagyon hatékony.

Az ideghálózat szoftveres megvalósítása megvalósítható előnyeikkel és hátrányaikkal.

Előnyök:

Az idegháló olyan feladatokat hajthat végre, amelyekben egy lineáris program nem képes végrehajtani.
Ha az ideghálózat eleme meghibásodik, az párhuzamos jellegüknél fogva problémamentesen folytatódhat.
A neurális hálózatot nem kell újraprogramozni, mivel megtanulja önmagát.
Könnyen, gond nélkül megvalósítható.
Adaptív, intelligens rendszerként a neurális hálózatok robusztusak és kiválóan képesek megoldani az összetett problémákat. A neurális hálózatok hatékonyan programozhatók, és a tudósok egyetértenek abban, hogy az ANN használatának előnyei meghaladják a kockázatokat.
Bármely alkalmazásban megvalósítható.

Hátrányok:

A neurális hálózat a működéshez képzést igényel.
Nagy feldolgozási időt igényel a nagy neurális hálózatokhoz.
A neurális hálózat architektúrája eltér a a mikroprocesszorok építészete és története tehát utánozni kell őket.

A mesterséges neurális hálózatot szisztematikus, lépésről-lépésre eljárással fejlesztik ki, amely optimalizál egy általánosan tanulási szabályként ismert kritériumot. A bemeneti / kimeneti képzési adatok alapvető fontosságúak ezeknek a hálózatoknak, mivel közlik az optimális működési pont felfedezéséhez szükséges információkat. A neurális hálózat nemlineáris jellege rugalmassá teszi feldolgozási elemeit a rendszerükben.

A mesterséges neurális hálózat egy rendszer, és ez a rendszer olyan struktúra, amely bemenetet fogad, feldolgozza az adatokat és kimenetet szolgáltat. Az adat tömbben WAVE hang, képfájl adatai vagy bármilyen tömbben ábrázolható adatok lesznek. Amint egy bemenetet bemutatnak az ideghálózatnak, a kimeneten beállítják a szükséges célválaszt, és a kívánt válasz különbségéből a valós rendszer kimenetével együtt hibát kapunk. A hibainformációk visszajuttatásra kerülnek a rendszerbe, és szisztematikus sorrendben számos beállítást hajtanak végre a paramétereiken, amelyet általában tanulási szabálynak neveznek. Ezt a folyamatot addig ismételjük, amíg a kívánt kimenetet el nem fogadjuk.

Megfigyelhető, hogy a teljesítmény nagymértékben függ az adatoktól, ezért az adatokat előzetesen harmadik féltől származó algoritmusokkal, például DSP algoritmusokkal kell feldolgozni.

A mesterséges neurális hálózatok előnyei:

A mesterséges neurális hálózatok rugalmasak és adaptívak.
A mesterséges neurális hálózatokat szekvencia- és mintafelismerő rendszerekben, adatfeldolgozásban, robotikában, modellezésben stb.
Az ANN a belső és külső paraméterekhez alkalmazkodva szerez ismereteket a környezetükből, és bonyolult, nehezen kezelhető problémákat oldanak meg.
Általánosítja az ismereteket, hogy megfelelő válaszokat adjon ismeretlen helyzetekre.
Rugalmasság - A mesterséges neurális hálózatok rugalmasak, és képesek tanulni, általánosítani és a megállapítások alapján alkalmazkodni a helyzetekhez.
Nemlinearitás - Ez a funkció lehetővé teszi a hálózat számára, hogy tanulással hatékonyan megszerezze az ismereteket. Ez egyértelmű előny a hagyományosan lineáris hálózattal szemben, amely nem megfelelő a nemlineáris adatok modellezésében.
A mesterséges neuronhálózat nagyobb hibatűrésre képes, mint egy hagyományos hálózat. A tárolt adatok elvesztése nélkül a hálózat képes helyreállítani a hibát bármelyik összetevőjében.
A mesterséges neuronhálózat az adaptív tanuláson alapszik.

A mesterséges neurális hálózatok típusai:

Különböző típusú mesterséges ideghálózatok léteznek (ANN) - Az emberi agy idegsejtjétől és hálózati funkcióitól függően a mesterséges ideghálózat vagy az ANN hasonló módon lát el feladatokat. A mesterséges ideghálózatok többsége bizonyos mértékben hasonlít a bonyolultabb biológiai társaikkal, és nagyon hatékony a tervezett feladatokban, mint pl. szegmentálás vagy osztályozás. A mesterséges ideghálózatok típusai

“váltóáramú ventilátor fordulatszám szabályozó áramkör ”

A mesterséges ideghálózatok típusai

Visszajelzés ANN - Az ilyen típusú ANN-ban a kimenet visszakerül a hálózatba, hogy a legjobban fejlett eredményeket érje el belül. A visszacsatoló hálózat visszajuttatja az információkat önmagába, és jól alkalmazható az optimalizálási problémák megoldására - állítja a Massachusettsi Egyetem, a Lowell Atmoszférikus Kutatóközpont. Az ANN visszajelzéseket a belső rendszer hibajavításai használják.

Feed továbbítás ANN - Az előremenő hálózat egy egyszerű neurális hálózat, amely egy bemeneti rétegből, egy kimeneti rétegből és egy vagy több neuronrétegből áll. A kimenet kiértékelésével a bemenet áttekintésével a hálózat ereje észrevehető a csoport viselkedése alapján. az összekapcsolt idegsejtek és a kimenet eldől. A hálózat fő előnye, hogy megtanulja értékelni és felismerni a bemeneti mintákat.

Osztályozás-előrejelzés ANN –Ez az előrehozott ANN részhalmaza, és az ANN besorolás-előrejelzést alkalmazzák az adatbányászati forgatókönyvekre. A hálózatot arra oktatják, hogy azonosítsa az egyes mintákat és csoportokba sorolja őket, majd tovább osztályozza azokat a „új minták” közé, amelyek újak a hálózat számára.

A mesterséges idegháló egy biológiai ideghálózat számítási szimulációja. Ezek rendelkeznek az idegsejtek viselkedésével és az elektromos jelekkel, amelyekben kommunikálnak a bemenet között, például a szem vagy a kéz idegvégződései és az agy kimenete között, például reagálva világítani, érinteni vagy melegíteni.

A tudósok a mesterséges ideghálózatok tervezésében és a mesterséges intelligencia létrehozásában kutattak az idegsejtek szemantikai kommunikációjának módjáról.

Neurális hálózati szoftver:

Az ideghálózati szimulátorok olyan szoftveralkalmazások, amelyeket a mesterséges vagy biológiai ideghálózatok viselkedésének szimulálására használnak. Egy vagy korlátozott számú meghatározott típusú ideghálózatra összpontosítanak. A neurális hálózati szimuláció gyakran gyorsabb és pontosabb előrejelzést nyújt, összehasonlítva más adatok elemzésével. módszerek, mivel ezek az ideghálózatok jelentős szerepet játszanak az adatbányászati folyamatban.

Neurális hálózati szoftver

Általában önállóak, és nem szándékoznak neurális hálózatokat létrehozni, amelyeket más szoftverbe kell integrálni. A szimulátorok általában valamilyen beépített vizualizációval rendelkeznek az edzés folyamatának figyelemmel kísérésére. Egyes szimulátorok az ideghálózatok fizikai szerkezetét is vizualizálják. A neurális hálózat fogalmát széles körben használják az adatok elemzésére. A mesterséges neurális hálózati szoftver segítségével idősoros előrejelzés, funkció közelítés és regresszió elemzés végezhető. Az ideghálózatok hatóköre gyakorlatilag korlátlan döntéshozatal, mintafelismerés, előrejelzés, automatikus vezérlőrendszerek és sokan mások.

A neurális hálózatot nem kell „újra programozni”, ha az emberihez hasonlót megtanul.

Neurális hálózati szimuláció

Az ANN fejlesztésének fő célja és szándéka az, hogy elmagyarázzák a mesterséges számítási modellt az alapvető biológiai idegsejtekkel. Többrétegű előremenő hálózatok bemutatásával vázolják fel a hálózati architektúrákat és a tanulási folyamatokat. Javasoljuk, hogy a mesterséges neurális hálózatok felhasználhatók legyenek az energiatermelés más területein történő modellezésre. Miért lenne szükség mesterséges ideghálózatok megvalósítására? Ha bármilyen kérdése van, akkor tegye meg észrevételeit alább, vagy látogasson el oldalunkra.

Fotók: