Umelá neurónová sieť (ANN) je modelovaná na mozgu, kde sú neuróny spojené v zložitých schémach, aby spracovali údaje zo zmyslov, vytvorili spomienky a ovládali telo. Artificial Neural Network (ANN) je systém založený na prevádzke biologických neurónových sietí alebo je tiež definovaný ako emulácia biologického neurálneho systému.

Umelá neurónová sieť

Umelé neurónové siete (ANN) sú súčasťou umelej inteligencie (AI) a to je oblasť informatiky čo súvisí s tým, aby sa počítače správali inteligentnejšie. Umelé neurónové siete (ANN) spracúvajú údaje a vykazujú určitú inteligenciu a správajú sa tak, že vykazujú inteligenciu takým spôsobom, ako je rozpoznávanie vzorov, učenie a zovšeobecňovanie.

Umelá neurónová sieť je programovaný výpočtový model, ktorého cieľom je replikovať nervovú štruktúru a fungovanie ľudského mozgu.

Predtým, ako sa dozvieme o umelých neurónových sieťach, najskôr si musíme prečítať, čo sú to neurónové siete, a tiež o štruktúre neurónov.

Definícia neurónových sietí:

Neurónové siete sú definované ako systémy vzájomne prepojených neurónov. Neuróny alebo nervové bunky sú základnými stavebnými blokmi mozgu, ktorými sú biologické neurónové siete. Štruktúra Neurónu je znázornená nižšie

Štruktúra neurónu

Umelé neurónové siete sú výpočtové nástroje, ktoré boli modelované podľa mozgov. Je tvorený vzájomne prepojenou štruktúrou umelo vyrobených neurónov, ktoré fungujú ako cesty pre prenos dát. Vedci navrhujú umelé neurónové siete (ANN) na riešenie rôznych problémov pri rozpoznávaní, predikcii, optimalizácii, asociatívnej pamäti a ovládaní.

Umelé neurónové siete boli opísané ako druhý najlepší spôsob tvorby vzájomne prepojených neurónov. Tieto umelé neurónové siete sa používajú na modelovanie mozgov a tiež na vykonávanie špecifických výpočtových úloh. Úspešná aplikácia ANN bude mať schopnosť rozpoznávania znakov.

Štruktúra neurónovej siete

Úvod do neurónových sietí:

Výpočtový systém je tvorený množstvom jednoduchých, vysoko prepojených procesných prvkov a so svojou dynamickou reakciou stavu spracúvajú informácie na externé vstupy. Neurón má schopnosť produkovať lineárnu alebo nelineárnu odpoveď. Nelineárna umelá sieť sa vytvára vzájomným prepojením nelineárnych neurónov. Nelineárne systémy majú vstupy, ktoré nebudú úmerné výstupom.

Úvod do neurónových sietí

Aplikácie umelých neurónových sietí:

Aplikácie umelých neurónových sietí sa používajú v oblasti solárnej energie na modelovanie a návrh zariadenia na výrobu solárnej pary.
Sú užitočné pri modelovaní systému, napríklad pri implementácii komplexného mapovania a identifikácie systému.
ANN sa používajú na odhad tepelnej záťaže budov, koeficientu zachytenia parabolického žľabu a pomeru miestnej koncentrácie
ANN sa používajú v rôznych aplikáciách v oblasti riadenia, robotiky, rozpoznávania vzorov, prognózovania, medicíny, energetických systémov, výroby, optimalizácie, spracovania signálu a sociálnych / psychologických vied.
Používajú sa tiež na predpovedanie prietokov vzduchu v prirodzene vetranej skúšobni a na predpovedanie spotreby energie solárnych budov.
Sú schopní zvládnuť hlučné a neúplné údaje a sú tiež schopní čeliť nelineárnym problémom
Využitie umelých neurónových sietí vo ventilačných a klimatizačných systémoch, v chladení, modelovaní, vykurovaní, predpovedaní záťaže, riadení systémov výroby energie a slnečného žiarenia.

Aplikácia umelej neurónovej siete poskytuje alternatívny spôsob riešenia zložitých problémov, pretože patrí medzi najnovšie technológie spracovania signálu. Umelé neurónové siete ponúkajú skutočné riešenia, ktoré je ťažké spojiť s inými technológiami. Riešenie založené na neurónovej sieti je veľmi efektívne z hľadiska vývoja, času a zdrojov.

Softvérová implementácia neurónovej siete môže byť vyrobená s ich výhodami a nevýhodami.

Výhody:

Neurónová sieť môže vykonávať úlohy, v ktorých lineárny program nemôže fungovať.
Keď zlyhá prvok neurónovej siete, môže bez problémov pokračovať svojou paralelnou povahou.
Neurónová sieť nemusí byť preprogramovaná, pretože sa sama učí.
Môže byť implementovaný jednoduchým spôsobom bez akýchkoľvek problémov.
Ako adaptívne, inteligentné systémy sú neurónové siete robustné a vynikajú pri riešení zložitých problémov. Neurónové siete sú pri programovaní efektívne a vedci sa zhodujú, že výhody používania ANN prevažujú nad rizikami.
Môže byť implementovaný v akejkoľvek aplikácii.

Nevýhody:

The neurónová sieť vyžaduje výcvik na obsluhu.
Vyžaduje vysoký čas spracovania pre veľké neurónové siete.
Architektúra neurónovej siete sa líši od architektúry architektúra a história mikroprocesorov musia sa teda emulovať.

Umelá neurónová sieť je vyvinutá systematickým postupným postupom, ktorý optimalizuje kritérium všeobecne známe ako pravidlo učenia. Vstupné / výstupné tréningové dáta sú pre tieto siete zásadné, pretože komunikujú informácie, ktoré budú potrebné na nájdenie optimálneho prevádzkového bodu. Nelineárna povaha neurónovej siete umožňuje flexibilitu jej procesných prvkov v ich systéme.

Umelá neurónová sieť je systém a tento systém je štruktúra, ktorá prijíma vstup, spracováva údaje a poskytuje výstup. Vstupom do dátového poľa bude zvuk WAVE, údaje zo súboru obrázka alebo akýkoľvek druh údajov, ktoré je možné v poli zobraziť. Akonáhle je vstup predložený neurónovej sieti, je na výstupe nastavená požadovaná cieľová odozva a z rozdielu požadovanej odozvy spolu s výstupom skutočného systému sa získa chyba. Informácie o chybe sa prenášajú späť do systému a ich parametre sa upravujú systematicky, čo sa bežne nazýva pravidlo učenia. Tento proces sa opakuje, kým sa neprijme požadovaný výstup.

Pozorovalo sa, že výkon závisí do veľkej miery od údajov, takže údaje by mali byť predbežne spracované pomocou algoritmov tretích strán, ako sú napríklad algoritmy DSP.

Výhody umelých neurónových sietí:

Umelé neurónové siete sú flexibilné a adaptívne.
Umelé neurónové siete sa používajú v systémoch rozpoznávania sekvencií a vzorov, spracovania údajov, robotiky, modelovania atď.
ANN získava poznatky zo svojho okolia prispôsobením sa vnútorným a vonkajším parametrom a rieši zložité problémy, ktoré sa dajú ťažko zvládnuť.
Zovšeobecňuje znalosti na adekvátne reakcie na neznáme situácie.
Flexibilita - Umelé neurónové siete sú flexibilné a majú schopnosť učiť sa, zovšeobecňovať a prispôsobovať sa situáciám na základe svojich zistení.
Non-Linearity - Táto funkcia umožňuje sieti efektívne získavať vedomosti učením. To je výrazná výhoda oproti tradične lineárnej sieti, ktorá je nedostatočná, pokiaľ ide o modelovanie nelineárnych údajov.
Sieť umelých neurónov je schopná väčšej odolnosti proti poruchám ako tradičná sieť. Bez straty uložených údajov je sieť schopná regenerovať poruchu ktorejkoľvek zo svojich súčastí.
Sieť umelých neurónov je založená na adaptívnom učení.

Typy umelých neurónových sietí:

Existujú rôzne typy umelých neurónových sietí (ANN) - v závislosti od neurónov a sieťových funkcií ľudského mozgu vykonáva umelá neurónová sieť alebo ANN úlohy podobným spôsobom. Väčšina umelých neurónových sietí bude mať podobnosť so zložitejšími biologickými náprotivkami a je veľmi efektívna pri svojich zamýšľaných úlohách, ako sú napr. segmentácia alebo klasifikácia. Typy umelých neurónových sietí

“ako vyrobiť domácu nabíjačku telefónu ”

Typy umelých neurónových sietí

Spätná väzba ANN - V tomto type ANN sa výstup vracia do siete, aby sa dosiahli interne najlepšie vyvinuté výsledky. Sieť so spätnou väzbou podáva informácie späť do seba a je vhodná na riešenie problémov s optimalizáciou, uvádza University of Massachusetts, Lowell Center for Atmospheric Research. Spätné väzby ANN sa používajú na opravy chýb interného systému.

Feed Forward ANN - Sieť spätného toku je jednoduchá neurónová sieť pozostávajúca zo vstupnej vrstvy, výstupnej vrstvy a jednej alebo viacerých vrstiev neurónov. Prostredníctvom vyhodnotenia jeho výstupu preskúmaním jeho vstupu možno spozorovať výkon siete na základe skupinového správania spojené neuróny a o výstupe sa rozhodne. Hlavnou výhodou tejto siete je, že sa učí vyhodnocovať a rozpoznávať vstupné vzory.

Klasifikácia-Predikcia ANN –Je to podmnožina Feed-forward ANN a na scenáre ťažby dát sa uplatňuje predikcia klasifikácie ANN. Sieť je trénovaná na identifikáciu konkrétnych vzorov a ich klasifikáciu do konkrétnych skupín a potom ich ďalej klasifikuje do „nových vzorov“, ktoré sú pre sieť nové.

Umelá neurónová sieť je výpočtová simulácia biologickej neurónovej siete. Tieto majú chovanie neurónov a elektrických signálov, v ktorých komunikujú medzi vstupom, napríklad z očí alebo nervových zakončení v ruke, do výstupu mozgu, napríklad pri reakcii na svetlo, dotyk alebo zahrievanie.

Vedci skúmali dizajn umelých neurónových sietí a vytváranie umelej inteligencie o spôsobe významovej komunikácie neurónov.

Softvér pre neurónové siete:

Simulátory neurónových sietí sú softvérové aplikácie, ktoré sa používajú na simuláciu správania umelých alebo biologických neurónových sietí. Zameriavajú sa na jeden alebo obmedzený počet konkrétnych typov neurónových sietí. Simulácia neurónových sietí často poskytuje rýchlejšiu a presnejšiu predpoveď v porovnaní s analýzou iných údajov. tieto neurónové siete hrajú významnú úlohu v procese dolovania dát.

Softvér pre neurónové siete

Spravidla sú samostatné a nemajú v úmysle generovať neurónové siete, ktoré je potrebné integrovať do iného softvéru. Simulátory majú zvyčajne určitú formu zabudovanej vizualizácie na sledovanie tréningového procesu. Niektoré simulátory tiež vizualizujú fyzickú štruktúru neurónových sietí. Koncept neurónovej siete sa často používa na analýzu údajov. Pomocou softvéru pre umelé neurónové siete je možné vykonať predpovede časových radov, aproximáciu funkcií a regresnú analýzu. Rozsah neurónových sietí je prakticky neobmedzené rozhodovanie, rozpoznávanie vzorov, predpovedanie, automatické riadiace systémy a veľa ďalších.

Neurónová sieť nemusí byť nutne „preprogramovaná“, akonáhle sa naučí niečo podobné ako človek.

Simulácia neurónovej siete

Hlavným cieľom a zámerom vývoja ANN je vysvetlenie modelu umelého výpočtu so základným biologickým neurónom. Načrtávajú sieťové architektúry a procesy učenia prezentovaním viacvrstvových sietí spätnej väzby. Navrhuje sa, že umelé neurónové siete sa dajú použiť na modelovanie v iných oblastiach výroby energie. Prečo by bola nevyhnutná implementácia umelých neurónových sietí? Ak máte akékoľvek otázky, stačí komentovať nižšie alebo navštíviť našu stránku.

Fotografické úvery: