Et kunstigt neuralt netværk (ANN) er modelleret på hjernen, hvor neuroner er forbundet i komplekse mønstre for at behandle data fra sanserne, etablere minder og kontrollere kroppen. Et kunstigt neuralt netværk (ANN) er et system baseret på driften af biologiske neurale netværk, eller det er også defineret som en emulering af biologisk neuralt system.

Kunstigt neuralt netværk

Kunstige neurale netværk (ANN) er en del af kunstig intelligens (AI), og det er dette inden for datalogi hvilket er relateret til at få computere til at opføre sig mere intelligent. Kunstige neurale netværk (ANN) behandler data og udviser noget intelligens, og de opfører sig ved at udvise intelligens på en måde som mønstergenkendelse, læring og generalisering.

Et kunstigt neuralt netværk er en programmeret beregningsmodel, der sigter mod at replikere den menneskelige hjernes neurale struktur og funktion.

Før vi kender til kunstige neurale netværk, skal vi først undersøge, hvad der er neurale netværk og også om Neuronstruktur.

Definition af neurale netværk:

Neurale netværk er defineret som systemer af sammenkoblede neuroner. Neuroner eller nerveceller er de grundlæggende byggesten i hjerner, som er de biologiske neurale netværk. Neurons struktur er som vist nedenfor

Struktur af neuron

Kunstige neurale netværk er beregningsværktøjerne, der blev modelleret efter hjerner. Den består af en sammenkoblet struktur af kunstigt producerede neuroner, der fungerer som veje til dataoverførsel. Forskere designer kunstige neurale netværk (ANN'er) til at løse en række problemer inden for mønstergenkendelse, forudsigelse, optimering, associativ hukommelse og kontrol.

Kunstige neurale netværk er blevet beskrevet som den næstbedste måde at danne sammenkoblede neuroner. Disse kunstige neurale netværk bruges til at modellere hjerner og også til at udføre specifikke beregningsopgaver. En vellykket ANN-applikation har kapacitet til tegngenkendelse.

Neural netværksstruktur

Introduktion til neurale netværk:

Et computersystem består af et antal enkle, meget indbyrdes forbundne behandlingselementer, og de behandler information til eksterne indgange med deres dynamiske tilstandsrespons. En neuron har evnen til at producere et lineært eller et ikke-lineært svar. Et ikke-lineært kunstigt netværk er oprettet ved sammenkobling af ikke-lineære neuroner. Ikke-lineære systemer har input, som ikke vil være proportionale med output.

Introduktion til neurale netværk

Anvendelser af kunstige neurale netværk:

Kunstige neurale netværksapplikationer er blevet brugt inden for solenergi til modellering og design af et solcelleanlæg.
De er nyttige i systemmodellering, f.eks. Ved implementering af kompleks kortlægning og systemidentifikation.
ANN bruges til estimering af varmebelastninger i bygninger, parabolsk dalopsamlingsfanger og lokal koncentrationsforhold
ANN bruges i forskellige applikationer inden for kontrol, robotteknologi, mønstergenkendelse, prognoser, medicin, strømsystemer, fremstilling, optimering, signalbehandling og social / psykologisk videnskab.
De er også blevet brugt til forudsigelse af luftstrømme i et naturligt ventileret testrum og til forudsigelse af energiforbruget i solbygninger.
De er i stand til at håndtere støjende og ufuldstændige data og er også i stand til at håndtere ikke-lineære problemer
Anvendelsen af kunstige neurale netværk i ventilations- og klimaanlæg, køling, modellering, opvarmning, belastningsprognoser, styring af kraftgenereringssystemer og solstråling.

En kunstig neuralt netværksapplikation giver en alternativ måde at tackle komplekse problemer på, da de er blandt de nyeste signalbehandlingsteknologier. Kunstige neurale netværk tilbyder reelle løsninger, som er vanskelige at matche med andre teknologier. Neural netværksbaseret løsning er meget effektiv med hensyn til udvikling, tid og ressourcer.

Softwareimplementering af et neuralt netværk kan foretages med deres fordele og ulemper.

Fordele:

Et neuralt netværk kan udføre opgaver, hvor et lineært program ikke kan udføre.
Når et element i det neurale netværk fejler, kan det fortsætte uden problemer på grund af deres parallelle natur.
Et neuralt netværk behøver ikke at omprogrammeres, da det lærer sig selv.
Det kan implementeres på en nem måde uden problemer.
Som adaptive, intelligente systemer er neurale netværk robuste og udmærker sig ved at løse komplekse problemer. Neurale netværk er effektive i deres programmering, og forskerne er enige om, at fordelene ved at bruge ANNs opvejer risiciene.
Det kan implementeres i enhver applikation.

Ulemper:

Det neuralt netværk kræver træning for at fungere.
Kræver høj behandlingstid for store neurale netværk.
Arkitekturen i et neuralt netværk er forskellig fra arkitektur og historie af mikroprocessorer så de skal efterlignes.

Et kunstigt neuralt netværk er udviklet med en systematisk trin-for-trin procedure, der optimerer et kriterium, der almindeligvis kaldes læringsreglen. Input / output-træningsdataene er grundlæggende for disse netværk, da de kommunikerer de oplysninger, der er nødvendige for at finde det optimale driftspunkt. En ikke-lineær karakter af neuralt netværk gør dets behandlingselementer fleksible i deres system.

Et kunstigt neuralt netværk er et system, og dette system er en struktur, der modtager et input, behandler dataene og giver et output. Input i dataarray vil være WAVE-lyd, data fra en billedfil eller enhver form for data, der kan repræsenteres i et array. Når en indgang er præsenteret for det neurale netværk, kræves målrespons ved udgangen, og fra forskellen i det ønskede svar sammen med output fra det virkelige system opnås en fejl. Fejlinformationen føres tilbage til systemet, og den foretager mange justeringer af deres parametre i en systematisk rækkefølge, der almindeligvis er kendt som læringsreglen. Denne proces gentages, indtil den ønskede output accepteres.

Det observeres, at ydeevnen hænger stærkt på dataene, så dataene skal forbehandles med tredjepartsalgoritmer, såsom DSP-algoritmer.

Fordele ved kunstige neurale netværk:

Kunstige neurale netværk er fleksible og adaptive.
Kunstige neurale netværk bruges i sekvens- og mønstergenkendelsessystemer, databehandling, robotik, modellering osv.
ANN tilegner sig viden fra deres omgivelser ved at tilpasse sig interne og eksterne parametre, og de løser komplekse problemer, som er svære at håndtere.
Det generaliserer viden til at producere passende svar på ukendte situationer.
Fleksibilitet - Kunstige neurale netværk er fleksible og har evnen til at lære, generalisere og tilpasse sig situationer baseret på dets fund.
Ikke-linearitet - Denne funktion giver netværket mulighed for effektivt at tilegne sig viden ved at lære. Dette er en tydelig fordel i forhold til et traditionelt lineært netværk, der er utilstrækkeligt, når det kommer til modellering af ikke-lineære data.
Et kunstigt neuron netværk er i stand til større fejltolerance end et traditionelt netværk. Uden tab af lagrede data er netværket i stand til at regenerere en fejl i nogen af dets komponenter.
Et kunstigt neuron netværk er baseret på adaptiv læring.

Typer af kunstige neurale netværk:

Der er forskellige typer kunstige neurale netværk (ANN) - Afhængigt af den menneskelige hjerneuron og netværksfunktioner udfører et kunstigt neuralt netværk eller ANN opgaver på en lignende måde. De fleste af de kunstige neurale netværk vil have en vis lighed med mere komplekse biologiske modstykker og er meget effektive til deres tilsigtede opgaver som f.eks. segmentering eller klassificering. Typer af kunstige neurale netværk

“5 volt strømforsyningskredsløb ”

Typer af kunstige neurale netværk

Feedback ANN - I denne type ANN går output tilbage til netværket for at opnå de bedst udviklede resultater internt. Feedbacknetværket føder information tilbage til sig selv og er velegnet til at løse optimeringsproblemer, ifølge University of Massachusetts, Lowell Center for Atmospheric Research. Feedback ANN'er bruges af de interne systemfejlkorrektioner.

Feed Fremad ANN - Et feed-forward-netværk er et simpelt neuralt netværk, der består af et inputlag, et outputlag og et eller flere neuronlag. Gennem evaluering af dets output ved at gennemgå dets input kan netværkets styrke bemærkes baseret på gruppeadfærd fra de tilsluttede neuroner og output er bestemt. Den største fordel ved dette netværk er, at det lærer at evaluere og genkende inputmønstre.

Klassificering-forudsigelse ANN –Det er delmængden af feed-forward ANN og klassificerings-forudsigelsen ANN anvendes til data-mining scenarier. Netværket trænes i at identificere bestemte mønstre og klassificere dem i bestemte grupper og derefter yderligere klassificere dem i ”nye mønstre”, som er nye for netværket.

Et kunstigt neuralt netværk er en beregningssimulering af et biologisk neuralt netværk, der har neuroners opførsel og de elektriske signaler, hvor de kommunikerer mellem input, såsom fra øjnene eller nerveender i hånden til hjernens output, såsom at reagere til lys, berøring eller opvarmning.

Forskere forskede i designet af kunstige neurale netværk og skabelsen af kunstig intelligens om den måde, neuroner semantisk kommunikerer på.

Neuralt netværkssoftware:

Neurale netværkssimulatorer er softwareapplikationer, der bruges til at simulere kunstige eller biologiske neurale netværks opførsel. De fokuserer på et eller et begrænset antal specifikke typer neurale netværk. Simulering af neuralt netværk giver ofte hurtigere og mere præcis forudsigelse sammenlignet med andre dataanalyser metoder, da disse neurale netværk spiller en væsentlig rolle i data mining processen.

Neuralt netværkssoftware

De er typisk enkeltstående og har ikke til hensigt at generere neurale netværk, der skal integreres i anden software. Simulatorer har normalt en eller anden form for indbygget visualisering for at overvåge træningsprocessen. Nogle simulatorer visualiserer også de fysiske strukturer i neurale netværk. Begrebet Neural Network bruges i vid udstrækning til analyse af data. Ved hjælp af kunstigt neuralt netværkssoftware kan prognoser for tidsserier, tilnærmelse af funktion og regressionsanalyse udføres. Neurale netværks omfang er næsten ubegrænset beslutningstagning, mønstergenkendelse, prognoser, automatiske kontrolsystemer og mange andre.

Et neuralt netværk har ikke behov for at blive 'omprogrammeret', når det først lærer noget, der ligner det menneskelige.

Neuralt netværkssimulation

Hovedformålet og intentionen bag udviklingen af ANN'er er, at de forklarer den kunstige beregningsmodel med den grundlæggende biologiske neuron. De skitserer netværksarkitekturer og indlæringsprocesser ved at præsentere multi-lag feed-forward-netværk. Det foreslås, at kunstige neurale netværk kan bruges til modellering inden for andre områder af energiproduktion. Hvorfor ville det være nødvendigt at implementere kunstige neurale netværk? Hvis du har spørgsmål, skal du bare kommentere nedenfor eller besøge vores websted.

Fotokreditter: