Umetna nevronska mreža (ANN) je zasnovana po možganih, kjer so nevroni povezani v zapletene vzorce za obdelavo podatkov iz čutov, vzpostavitev spominov in nadzor nad telesom. Umetna nevronska mreža (ANN) je sistem, ki temelji na delovanju bioloških nevronskih mrež ali pa je opredeljen tudi kot posnemanje biološkega nevronskega sistema.

Umetna nevronska mreža

Umetna nevronska omrežja (ANN) so del umetne inteligence (AI) in to je področje računalništva kar je povezano s tem, da se računalniki vedejo bolj inteligentno. Umetna nevronska omrežja (ANN) obdelujejo podatke in kažejo nekaj inteligence ter se vedejo tako, da kažejo inteligenco na način, kot so prepoznavanje vzorcev, učenje in posploševanje.

Umetna nevronska mreža je programirani računalniški model, katerega cilj je ponoviti nevronsko strukturo in delovanje človeških možganov.

Preden vemo o umetnih nevronskih mrežah, moramo najprej preučiti, kaj so nevronske mreže in tudi o strukturi nevrona.

Opredelitev nevronskih mrež:

Nevronske mreže so opredeljene kot sistemi medsebojno povezanih nevronov. Nevroni ali živčne celice so osnovni gradniki možganov, ki so biološke nevronske mreže. Struktura Neurona je, kot je prikazano spodaj

Struktura nevrona

Umetna nevronska omrežja so računska orodja, oblikovana po možganih. Sestavljen je iz medsebojno povezane strukture umetno proizvedenih nevronov, ki delujejo kot poti za prenos podatkov. Raziskovalci načrtujejo umetne nevronske mreže (ANN) za reševanje različnih problemov pri prepoznavanju vzorcev, napovedovanju, optimizaciji, asociativnem spominu in nadzoru.

Umetne nevronske mreže so opisane kot drugi najboljši način za oblikovanje medsebojno povezanih nevronov. Te umetne nevronske mreže se uporabljajo za modeliranje možganov in tudi za izvajanje določenih računskih nalog. Uspešna aplikacija ANN bo imela sposobnost prepoznavanja znakov.

Struktura nevronske mreže

Uvod v nevronske mreže:

Računalniški sistem je sestavljen iz številnih enostavnih, medsebojno povezanih procesnih elementov in s svojimi dinamičnimi odzivi stanja obdelajo informacije na zunanje vhode. Nevron ima sposobnost, da proizvede linearni ali nelinearni odziv. Nelinearno umetno omrežje nastane z medsebojno povezavo nelinearnih nevronov. Nelinearni sistemi imajo vhode, ki ne bodo sorazmerni z izhodi.

Uvod v nevronske mreže

Aplikacije umetnih nevronskih mrež:

Aplikacije umetnega nevronskega omrežja so bile uporabljene na področju sončne energije za modeliranje in načrtovanje sončne parne elektrarne.
Uporabni so pri modeliranju sistemov, na primer pri izvajanju zapletenega kartiranja in identifikacije sistema.
ANN se uporabljajo za oceno ogrevalnih obremenitev stavb, faktorja prestrezanja paraboličnega korita in razmerja lokalne koncentracije
ANN se uporabljajo v različnih aplikacijah na področju nadzora, robotike, prepoznavanja vzorcev, napovedovanja, medicine, elektroenergetskih sistemov, proizvodnje, optimizacije, obdelave signalov in družbenih / psiholoških znanosti.
Uporabljali so jih tudi za napovedovanje pretoka zraka v naravno prezračevanem preskusnem prostoru in za napovedovanje porabe energije sončnih zgradb.
Sposobni so obvladovati hrupne in nepopolne podatke ter se spoprijeti tudi z nelinearnimi problemi
Uporaba umetnih nevronskih mrež v prezračevalnih in klimatskih sistemih, hlajenju, modeliranju, ogrevanju, napovedovanju obremenitve, nadzoru sistemov za proizvodnjo električne energije in sončnem sevanju.

Aplikacija za umetno nevronsko mrežo ponuja alternativni način za reševanje zapletenih problemov, saj spadajo med najnovejše tehnologije obdelave signalov. Umetne nevronske mreže ponujajo resnične rešitve, ki jih je težko ujemati z drugimi tehnologijami. Rešitev, ki temelji na nevronski mreži, je zelo učinkovita z vidika razvoja, časa in virov.

Programsko izvedbo nevronske mreže lahko izvedemo s svojimi prednostmi in slabostmi.

Prednosti:

Nevronska mreža lahko izvaja naloge, pri katerih linearni program ne more izvajati.
Ko element nevronske mreže odpove, lahko nadaljuje brez težav zaradi njihove vzporedne narave.
Nevronske mreže ni treba ponovno programirati, ko se sama uči.
Brez težav ga je mogoče izvesti na enostaven način.
Kot prilagodljivi inteligentni sistemi so nevronske mreže robustne in se odlikujejo pri reševanju zapletenih problemov. Nevronske mreže so učinkovite pri programiranju in znanstveniki se strinjajo, da prednosti uporabe ANN-ov prevladajo nad tveganji.
Lahko se izvaja v kateri koli aplikaciji.

Slabosti:

The zivcno omrezje zahteva usposabljanje za delovanje.
Zahteva veliko časa obdelave za velike nevronske mreže.
Arhitektura nevronske mreže se razlikuje od arhitektura in zgodovina mikroprocesorjev zato jih je treba posnemati.

Umetna nevronska mreža je razvita s sistematičnim postopnim postopkom, ki optimizira merilo, splošno znano kot učno pravilo. Vhodni / izhodni podatki o usposabljanju so za ta omrežja bistveni, saj sporočajo informacije, ki bodo potrebne za odkrivanje optimalne delovne točke. Nelinearna narava nevronske mreže naredi njene procesne elemente prilagodljive v njihovem sistemu.

Umetno nevronsko omrežje je sistem in ta sistem je struktura, ki prejme vhod, obdeluje podatke in zagotavlja izhod. Vhod v podatkovno polje bodo zvok WAVE, podatki iz slikovne datoteke ali kakršni koli podatki, ki jih je mogoče predstaviti v matriki. Ko je nevronski mreži predstavljen vhod, se na izhodu nastavi zahtevani ciljni odziv in iz razlike želenega odziva skupaj z izhodom realnega sistema se prikaže napaka. Informacije o napakah se vrnejo v sistem in sistem naredi številne prilagoditve svojih parametrov v sistematičnem vrstnem redu, ki je splošno znano kot pravilo učenja. Ta postopek se ponavlja, dokler ni sprejet želeni izhod.

Opaziti je, da je zmogljivost močno odvisna od podatkov, zato je treba podatke predhodno obdelati z algoritmi tretjih oseb, kot so algoritmi DSP.

Prednosti umetnih nevronskih mrež:

Umetne nevronske mreže so prilagodljive in prilagodljive.
Umetne nevronske mreže se uporabljajo v sistemih za prepoznavanje zaporedja in vzorcev, obdelavo podatkov, robotiko, modeliranje itd.
ANN pridobiva znanje iz okolice s prilagajanjem notranjim in zunanjim parametrom in rešujejo zapletene probleme, ki jih je težko obvladati.
Splošno znanje daje ustrezne odzive na neznane situacije.
Prilagodljivost - Umetne nevronske mreže so prilagodljive in se na podlagi svojih ugotovitev lahko učijo, posplošujejo in prilagajajo situacijam.
Nelinearnost - ta funkcija omrežju omogoča učinkovito pridobivanje znanja z učenjem. To je izrazita prednost pred tradicionalno linearnim omrežjem, ki je neustrezno pri modeliranju nelinearnih podatkov.
Umetno nevronsko omrežje ima večjo odpornost na napake kot tradicionalno omrežje. Brez izgube shranjenih podatkov lahko omrežje regenerira napako v kateri koli svoji komponenti.
Umetna nevronska mreža temelji na prilagodljivem učenju.

Vrste umetnih nevronskih mrež:

Obstajajo različne vrste umetnih nevronskih mrež (ANN) - odvisno od nevrona človeških možganov in mrežnih funkcij umetna nevronska mreža ali ANN opravlja naloge na podoben način. Večina umetnih nevronskih mrež bo nekoliko podobna bolj zapletenim biološkim kolegom in je zelo učinkovita pri predvidenih nalogah, kot je npr. segmentacija ali klasifikacija. Vrste umetnih nevronskih mrež

“krmiljenje LED traku z arduinom ”

Vrste umetnih nevronskih mrež

Povratne informacije ANN - Pri tej vrsti ANN se izhod vrne v omrežje, da doseže notranje najboljše rezultate. Po mnenju Univerze v Massachusettsu, Lowellovega centra za atmosferske raziskave, povratno omrežje informacije vrača vase in je zelo primerno za reševanje težav z optimizacijo. Povratne ANN-je uporabljajo popravki notranjih sistemskih napak.

Posredovanje vira ANN - Preusmeritveno omrežje je preprosta nevronska mreža, ki jo sestavljajo vhodna plast, izhodna plast in ena ali več plasti nevronov. S pomočjo ocene njegovega izhoda s pregledom njegovega vnosa je moč mreže opazna na podlagi skupinskega vedenja povezanih nevronov in izhod je določen. Glavna prednost te mreže je, da se nauči ocenjevati in prepoznavati vzorce vnosa.

Klasifikacija-napoved ANN –To je podmnožica ANN za posredovanje povratnih informacij in ANN za napovedovanje klasifikacije se uporablja za scenarije rudarjenja podatkov. Mreža je usposobljena za prepoznavanje določenih vzorcev in njihovo razvrščanje v posebne skupine, nato pa nadaljnje razvrščanje v »nove vzorce«, ki so za omrežje novi.

Umetna nevronska mreža je računska simulacija biološke nevronske mreže, ki ima vedenje nevronov in električne signale, v katerih komunicirajo med vhodom, na primer iz oči ali živčnih končičev v roki, do izhoda možganov, kot je reakcija na svetlobo, dotik ali ogrevanje.

Znanstveniki so raziskovali oblikovanje umetnih nevronskih mrež in ustvarjanje umetne inteligence o načinu semantične komunikacije nevronov.

Programska oprema za nevronsko mrežo:

Simulatorji nevronskih omrežij so programske aplikacije, ki se uporabljajo za simulacijo vedenja umetnih ali bioloških nevronskih mrež. Osredotočajo se na eno ali omejeno število posebnih vrst nevronskih mrež. Simulacija nevronske mreže pogosto omogoča hitrejše in natančnejše predvidevanje v primerjavi z drugimi analizami podatkov metode, saj imajo te nevronske mreže pomembno vlogo v procesu rudarjenja podatkov.

Programska oprema za nevronska omrežja

Običajno so samostojni in ne nameravajo ustvarjati nevronskih mrež, ki jih je treba vključiti v drugo programsko opremo. Simulatorji imajo običajno vgrajeno neko vizualizacijo za spremljanje vadbenega procesa. Nekateri simulatorji vizualizirajo tudi fizično strukturo nevronskih mrež. Koncept nevronske mreže se pogosto uporablja za analizo podatkov. S pomočjo programske opreme za umetno nevronsko mrežo lahko izvajamo napovedovanje časovnih vrst, približevanje funkcij in regresijsko analizo. Področje uporabe nevronskih mrež je tako rekoč neomejeno odločanje, prepoznavanje vzorcev, napovedovanje, avtomatski nadzorni sistemi in mnogi drugi.

Ko se nauči kaj podobnega človeškemu, nevronski mreži ni treba ponovno programirati.

Simulacija nevronske mreže

Glavni namen in namen razvoja ANN-jev je, da z osnovnim biološkim nevronom razložijo model umetnega računanja, ki predstavljajo mrežne arhitekture in učne procese s predstavitvijo večplastnih povratnih omrežij. Predlaga se, da se umetne nevronske mreže lahko uporabljajo za modeliranje na drugih področjih proizvodnje energije. Zakaj bi bila potrebna izvedba umetnih nevronskih mrež? Če imate kakršna koli vprašanja, samo komentirajte spodaj ali obiščite našo spletno stran.

Zasluge za fotografije: