Keinotekoiset hermoverkot (ANN) ja erityyppiset

Kokeile Instrumenttia Ongelmien Poistamiseksi





Keinotekoinen hermoverkko (ANN) on mallinnettu aivoista, joissa neuronit ovat yhteydessä monimutkaisiin kuvioihin prosessoimaan tietoa aisteista, luomaan muistoja ja hallitsemaan kehoa. Keinotekoinen hermoverkko (ANN) on biologisten hermoverkkojen toimintaan perustuva järjestelmä tai se määritellään myös biologisen hermosysteemin emuloimiseksi.

Keinotekoinen hermoverkko

Keinotekoinen hermoverkko



Keinotekoiset hermoverkot (ANN) ovat osa tekoälyä (AI) ja tämä on tietotekniikan alalla mikä liittyy siihen, että tietokoneet käyttäytyvät älykkäämmin. Keinotekoiset hermoverkot (ANN) käsittelevät tietoja ja niillä on jonkin verran älyä, ja he käyttäytyvät näyttämällä älyä tavalla, kuten kuvion tunnistaminen, oppiminen ja yleistäminen.


Keinotekoinen hermoverkko on ohjelmoitu laskennallinen malli, jonka tarkoituksena on toistaa ihmisen aivojen hermorakenne ja toiminta.



Ennen kuin tiedämme tekohermoverkoista, meidän on ensin tutkittava, mitkä ovat hermoverkot, ja myös neuronin rakenteesta.

Neuroverkkojen määritelmä:

Neuroverkot määritellään toisiinsa yhteydessä olevien neuronien järjestelmiksi. Neuronit tai hermosolut ovat biologisten hermoverkkojen aivojen peruselementit. Neuronin rakenne on alla olevan kuvan mukainen

Neuronin rakenne

Neuronin rakenne

Keinotekoiset hermoverkot ovat laskentatyökaluja, jotka mallinnettiin aivojen mukaan. Se koostuu keinotekoisesti tuotettujen hermosolujen yhteenliitetystä rakenteesta, jotka toimivat tiedonsiirtoreitteinä. Tutkijat suunnittelevat keinotekoisia hermoverkkoja (ANN) ratkaisemaan erilaisia ​​ongelmia kuvion tunnistamisessa, ennustamisessa, optimoinnissa, assosiatiivisessa muistissa ja ohjauksessa.


Keinotekoisia hermoverkkoja on kuvattu toiseksi parhaaksi tavaksi muodostaa toisiinsa yhteydessä olevia neuroneja. Näitä keinotekoisia hermoverkkoja käytetään aivojen mallintamiseen ja myös tiettyjen laskennallisten tehtävien suorittamiseen. Onnistuneessa ANN-sovelluksessa on kyky tunnistaa merkit.

Neuroverkon rakenne

Neuroverkon rakenne

Johdanto hermoverkkoihin:

Laskentajärjestelmä koostuu useista yksinkertaisista, hyvin toisiinsa yhteydessä olevista prosessointielementeistä, ja ne prosessoivat tietoa ulkoisiin tuloihin dynaamisen tilavasteensa avulla.Neuronilla on kyky tuottaa lineaarinen tai epälineaarinen vaste. Epälineaarinen keinotekoinen verkko muodostetaan yhdistämällä epälineaariset neuronit. Epälineaarisissa järjestelmissä on tuloja, jotka eivät ole verrannollisia lähtöihin.

Johdanto hermoverkkoihin

Johdanto hermoverkkoihin

Keinotekoisten hermoverkkojen sovellukset:

  • Keinotekoisia hermoverkkosovelluksia on käytetty aurinkoenergian alalla aurinkohöyrynkehityksen mallintamiseen ja suunnitteluun.
  • Ne ovat hyödyllisiä järjestelmämallinnuksessa, kuten monimutkaisen kartoituksen ja järjestelmän tunnistamisen toteuttamisessa.
  • ANN käytetään arvioimaan rakennusten lämmityskuormituksia, parabolisen kaukalokeräimen sieppauskerrointa ja paikallista pitoisuussuhdetta
  • ANN: ta käytetään erilaisissa sovelluksissa ohjauksessa, robotiikassa, mallintunnistuksessa, ennustamisessa, lääketieteessä, voimajärjestelmissä, valmistuksessa, optimoinnissa, signaalinkäsittelyssä ja sosiaalisissa / psykologisissa tieteissä.
  • Niitä on käytetty myös luonnollisesti tuuletetun testihuoneen ilmavirtausten ja aurinkorakennusten energiankulutuksen ennustamiseen.
  • He pystyvät käsittelemään meluisia ja epätäydellisiä tietoja ja pystyvät käsittelemään myös epälineaarisia ongelmia
  • Keinotekoisten hermoverkkojen käyttö ilmanvaihto- ja ilmastointijärjestelmissä, jäähdytys, mallinnus, lämmitys, kuorman ennustaminen, sähköntuotantojärjestelmien ja aurinkosäteilyn hallinta.

Keinotekoinen hermoverkkosovellus tarjoaa vaihtoehtoisen tavan ratkaista monimutkaiset ongelmat, koska ne kuuluvat uusimpiin signaalinkäsittelytekniikoihin. Keinotekoiset hermoverkot tarjoavat todellisia ratkaisuja, joita on vaikea sovittaa yhteen muiden tekniikoiden kanssa. Neuroverkkopohjainen ratkaisu on erittäin tehokas kehityksen, ajan ja resurssien suhteen.

Neuroverkon ohjelmistototeutus voidaan toteuttaa niiden eduilla ja haitoilla.

Edut:

  • Neuroverkko voi suorittaa tehtäviä, joissa lineaarinen ohjelma ei voi toimia.
  • Kun hermoverkon osa epäonnistuu, se voi jatkua ongelmitta rinnakkaisluonteensa vuoksi.
  • Neuroverkkoa ei tarvitse ohjelmoida uudelleen, koska se oppii itsensä.
  • Se voidaan toteuttaa helposti ja ongelmitta.
  • Adaptiivisina, älykkäinä järjestelminä hermoverkot ovat vankat ja erinomaiset ratkaisemaan monimutkaisia ​​ongelmia. Neuroverkot ovat tehokkaita ohjelmoinnissaan, ja tutkijat ovat yhtä mieltä siitä, että ANN: ien käytön edut ovat suuremmat kuin riskit.
  • Se voidaan toteuttaa missä tahansa sovelluksessa.

Haitat:

Keinotekoinen hermoverkko kehitetään systemaattisella vaihe vaiheelta -menetelmällä, joka optimoi yleisesti oppisääntönä tunnetun kriteerin. Tulo- / lähtöharjoittelutiedot ovat perustavanlaatuisia näille verkoille, koska ne välittävät tietoja, joita tarvitaan optimaalisen toimintapisteen löytämiseen. Neuraaliverkon epälineaarisuus tekee sen käsittelyelementeistä joustavia järjestelmässään.

Keinotekoinen hermoverkko on järjestelmä, ja tämä järjestelmä on rakenne, joka vastaanottaa syötteen, käsittelee tiedot ja tuottaa lähdön. Tietoryhmän tulo on WAVE-ääni, kuvatiedostosta tuleva data tai kaikenlainen data, joka voidaan esittää taulukossa. Kun tulo on esitetty hermoverkolle, tarvittava kohdevaste asetetaan lähtöön ja halutun vasteen erosta todellisen järjestelmän ulostulon kanssa saadaan virhe. Virhetiedot syötetään takaisin järjestelmään ja ne muuttavat parametrejaan systemaattisessa järjestyksessä, joka tunnetaan yleisesti oppimissääntönä. Tätä prosessia toistetaan, kunnes haluttu tulos on hyväksytty.

On havaittu, että suorituskyky riippuu voimakkaasti tiedoista, joten tiedot tulisi esikäsitellä kolmannen osapuolen algoritmeilla, kuten DSP-algoritmeilla.

Keinotekoisten hermoverkkojen edut:

  • Keinotekoiset hermoverkot ovat joustavia ja mukautuvia.
  • Keinotekoisia hermoverkkoja käytetään sekvenssi- ja kuviotunnistusjärjestelmissä, tietojenkäsittelyssä, robotiikassa, mallinnuksessa jne.
  • ANN hankkii tietoa ympäristöstään sopeutumalla sisäisiin ja ulkoisiin parametreihin ja ratkaisee monimutkaisia ​​ongelmia, joita on vaikea hallita.
  • Se yleistää tietoa tuottamaan riittävät vastaukset tuntemattomiin tilanteisiin.
  • Joustavuus - Keinotekoiset hermoverkot ovat joustavia ja niillä on kyky oppia, yleistää ja mukautua tilanteisiin havaintojensa perusteella.
  • Epälineaarisuus - Tämän toiminnon avulla verkko voi hankkia tietoa tehokkaasti oppimalla. Tämä on selvä etu perinteiseen lineaariseen verkkoon nähden, joka on riittämätön epälineaarisen datan mallinnuksessa.
  • Keinotekoinen neuroniverkko pystyy paremmin sietämään vikoja kuin perinteinen verkko. Ilman tallennettujen tietojen menetystä verkko pystyy palauttamaan vian missä tahansa komponentissaan.
  • Keinotekoinen neuroniverkosto perustuu adaptiiviseen oppimiseen.

Keinotekoisten hermoverkkojen tyypit:

Keinotekoisia hermoverkkoja (ANN) on erilaisia ​​- ihmisen aivojen hermosoluista ja verkon toiminnoista riippuen keinotekoinen hermoverkko tai ANN suorittaa tehtäviä samalla tavalla. Suurimmalla osalla keinotekoisista hermoverkoista on jonkin verran samankaltaisuutta monimutkaisempien biologisten vastaavien kanssa ja ne ovat erittäin tehokkaita aiottuissa tehtävissään, kuten esim. segmentointi tai luokittelu. Keinotekoisten hermoverkkojen tyypit

Keinotekoisten hermoverkkojen tyypit

Keinotekoisten hermoverkkojen tyypit

Palaute ANN - Tämän tyyppisessä ANN: ssa tuotos palaa takaisin verkkoon saavuttaakseen sisäisesti parhaiten kehittyneet tulokset. Palauteverkko syöttää tietoja takaisin itseensä ja sopii hyvin optimointiongelmien ratkaisemiseen Massachusettsin yliopiston Lowell Center for Atmospheric Researchin mukaan. Palaute ANN: ita käytetään sisäisen järjestelmän virhekorjauksissa.

Syöttö eteenpäin ANN - Syöttö eteenpäin -verkko on yksinkertainen hermoverkko, joka koostuu tulokerroksesta, ulostulokerroksesta ja yhdestä tai useammasta hermosolukerroksesta. Arvioimalla sen ulostuloa tarkistamalla sen tuloa, verkon teho voidaan havaita perustuen yhdistetyt hermosolut ja ulostulo on päätetty. Tämän verkon tärkein etu on, että se oppii arvioimaan ja tunnistamaan syöttömalleja.

Luokitus-ennuste ANN –Se on eteenpäin suuntautuvan ANN osajoukko ja luokittelun ennustamista ANN sovelletaan tiedonlouhinnan skenaarioihin. Verkko on koulutettu tunnistamaan tietyt mallit ja luokittelemaan ne tiettyihin ryhmiin ja luokittelemaan ne sitten edelleen uuteen malliin, joka on verkossa uusi.

Keinotekoinen hermoverkko on biologisen hermoverkon laskennallinen simulaatio, jolla on neuronien käyttäytyminen ja sähköiset signaalit, joissa ne kommunikoivat tulon välillä, kuten kädessä olevista silmistä tai hermopäätteistä aivojen ulostuloon, kuten reagoimiseen. sytyttää, koskettaa tai lämmittää.

Tutkijat tutkivat keinotekoisten hermoverkkojen suunnittelua ja tekoälyn luomista hermosolujen semanttisen viestinnän tavasta.

Neural Network -ohjelmisto:

Neuroverkkosimulaattorit ovat ohjelmistosovelluksia, joita käytetään simuloimaan keinotekoisten tai biologisten hermoverkkojen käyttäytymistä, ja ne keskittyvät yhteen tai rajoitettuun määrään erityyppisiä hermoverkkoja. Hermoverkkosimulaatio tarjoaa usein nopeamman ja tarkemman ennusteen verrattuna muihin data-analyyseihin menetelmiä, koska näillä hermoverkoilla on merkittävä rooli tiedonlouhinnassa.

Neuraaliverkko-ohjelmisto

Neuraaliverkko-ohjelmisto

Ne ovat tyypillisesti erillisiä eivätkä aio luoda hermoverkkoja, jotka on integroitava muihin ohjelmistoihin. Simulaattoreilla on yleensä jonkinlainen sisäänrakennettu visualisointi harjoitteluprosessin seuraamiseksi. Jotkut simulaattorit visualisoivat myös hermoverkkojen fyysisen rakenteen. Neuroverkon käsitettä käytetään laajalti tietojen analysointiin. Keinotekoisen hermoverkko-ohjelmiston avulla voidaan suorittaa aikasarjojen ennustaminen, toimintojen lähentäminen ja regressioanalyysi, hermoverkkojen laajuus on käytännössä rajaton päätöksenteko, kuvion tunnistaminen, ennustaminen, automaattiset ohjausjärjestelmät ja monet muut.

Neuroverkkoa ei tarvitse “ohjelmoida uudelleen”, kun se oppii kaiken samanlaisen kuin ihminen.

Neuraaliverkkosimulaatio

Neuraaliverkkosimulaatio

ANN: n kehittämisen päätavoite ja tarkoitus on, että he selittävät keinotekoisen laskennan mallin biologisen perusneuronin kanssa ja esittävät verkkoarkkitehtuureja ja oppimisprosesseja esittelemällä monikerroksisia eteenpäin suuntautuvia verkkoja. On ehdotettu, että keinotekoisia hermoverkkoja voidaan käyttää mallinnukseen muilla energiantuotannon aloilla. Miksi keinotekoisten hermoverkkojen toteuttaminen olisi tarpeen? Jos sinulla on kysyttävää, kommentoi alla tai vieraile sivustollamme.

Valokuvahyvitykset: