Ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) är modellerat på hjärnan där neuroner är kopplade i komplexa mönster för att bearbeta data från sinnena, skapa minnen och kontrollera kroppen. Ett artificiellt neuralt nätverk (ANN) är ett system baserat på driften av biologiska neurala nätverk eller det definieras också som en emulering av biologiskt neurala system.

Artificiellt neuralt nätverk

Artificial Neural Networks (ANN) är en del av artificiell intelligens (AI) och detta är datavetenskap vilket är relaterat till att göra datorer bättre. Artificial Neural Networks (ANN) bearbetar data och uppvisar viss intelligens och de beter sig med att visa intelligens på ett sådant sätt som mönsterigenkänning, lärande och generalisering.

Ett konstgjort neuralt nätverk är en programmerad beräkningsmodell som syftar till att replikera den mänskliga hjärnans neurala struktur och funktion.

Innan vi känner till artificiella neurala nätverk måste vi först studera vad som är neurala nätverk och även om Neurons struktur.

Definition av neurala nätverk:

Neurala nätverk definieras som systemen för sammankopplade nervceller. Neuroner eller nervceller är de grundläggande byggstenarna i hjärnor som är de biologiska neurala nätverken. Neurons struktur är som visas nedan

Struktur av neuron

Artificiella neurala nätverk är beräkningsverktygen som modellerades efter hjärnor. Den består av en sammankopplad struktur av artificiellt producerade nervceller som fungerar som vägar för dataöverföring. Forskare utformar artificiella neurala nätverk (ANN) för att lösa en mängd olika problem inom mönsterigenkänning, förutsägelse, optimering, associativt minne och kontroll.

Konstgjorda neurala nätverk har beskrivits som det näst bästa sättet att bilda sammankopplade nervceller. Dessa artificiella neurala nätverk används för att modellera hjärnor och även för att utföra specifika beräkningsuppgifter. En framgångsrik ANN-applikation kommer att ha förmåga att karaktärsigenkänning.

Neurala nätverksstruktur

Introduktion till neurala nätverk:

Ett datorsystem består av ett antal enkla, mycket sammankopplade behandlingselement och de bearbetar information till externa ingångar med sitt dynamiska tillståndssvar. En neuron har förmågan att producera ett linjärt eller ett icke-linjärt svar. Ett icke-linjärt artificiellt nätverk skapas genom sammankoppling av icke-linjära neuroner. Icke-linjära system har ingångar som inte kommer att vara proportionella mot utgångarna.

Introduktion till neurala nätverk

Tillämpningar av artificiella neurala nätverk:

Konstgjorda neurala nätverksapplikationer har använts inom solenergifältet för modellering och design av en solångångsanläggning.
De är användbara vid systemmodellering, till exempel vid implementering av komplex kartläggning och systemidentifiering.
ANN används för uppskattning av byggnaders uppvärmningslast, parabolsk trågsamlarens avlyssningsfaktor och lokala koncentrationsförhållande
ANN används i olika applikationer inom kontroll, robotik, mönsterigenkänning, prognoser, medicin, kraftsystem, tillverkning, optimering, signalbehandling och social / psykologisk vetenskap.
De har också använts för förutsägelse av luftflöden i ett naturligt ventilerat testrum och för förutsägelse av energiförbrukningen i solbyggnader.
De kan hantera bullriga och ofullständiga data och kan också hantera icke-linjära problem
Användningen av artificiella neurala nätverk i ventilations- och luftkonditioneringssystem, kylning, modellering, uppvärmning, lastprognoser, styrning av kraftgenereringssystem och solstrålning.

En artificiell neuronal nätverksapplikation ger ett alternativt sätt att hantera komplexa problem eftersom de är bland de senaste signalbehandlingsteknikerna. Artificiella neurala nätverk erbjuder verkliga lösningar som är svåra att matcha med annan teknik. Neurala nätverksbaserade lösningar är mycket effektiva när det gäller utveckling, tid och resurser.

Mjukvaruimplementering av ett neuralt nätverk kan göras med fördelar och nackdelar.

Fördelar:

Ett neuralt nätverk kan utföra uppgifter där ett linjärt program inte kan utföra.
När ett element i det neurala nätverket misslyckas kan det fortsätta utan problem av sin parallella natur.
Ett neuralt nätverk behöver inte omprogrammeras eftersom det lär sig själv.
Den kan implementeras på ett enkelt sätt utan problem.
Som adaptiva, intelligenta system är neurala nätverk robusta och utmärker sig i att lösa komplexa problem. Neurala nätverk är effektiva i sin programmering och forskarna är överens om att fördelarna med att använda ANN överväger riskerna.
Det kan implementeras i alla applikationer.

Nackdelar:

De neuralt nätverk kräver utbildning för att fungera.
Kräver hög bearbetningstid för stora neurala nätverk.
Arkitekturen i ett neuralt nätverk skiljer sig från arkitektur och historia för mikroprocessorer så de måste emuleras.

Ett artificiellt neuralt nätverk utvecklas med ett systematiskt steg-för-steg-förfarande som optimerar ett kriterium som allmänt kallas inlärningsregeln. Inmatnings- / utdatautbildningsdata är grundläggande för dessa nätverk eftersom de kommunicerar den information som är nödvändig för att upptäcka den optimala driftspunkten. Neurala nätverkets icke-linjära natur gör dess bearbetningselement flexibla i sitt system.

Ett konstgjort neuralt nätverk är ett system och detta system är en struktur som tar emot en inmatning, bearbetar data och ger en utdata. Ingången i dataarray kommer att vara WAVE-ljud, data från en bildfil eller vilken typ av data som helst som kan representeras i en array. När en insignal presenteras för det neurala nätverket ställs målsvaret in vid utgången och från skillnaden mellan det önskade svaret tillsammans med utsignalen från det verkliga systemet erhålls ett fel. Felinformationen matas tillbaka till systemet och det gör många justeringar av deras parametrar i en systematisk ordning som är allmänt känd som inlärningsregeln. Denna process upprepas tills önskad utgång accepteras.

Det observeras att prestanda är starkt beroende av data, så data bör förbehandlas med tredjepartsalgoritmer som DSP-algoritmer.

Fördelar med artificiella neurala nätverk:

Konstgjorda neurala nätverk är flexibla och anpassningsbara.
Konstgjorda neurala nätverk används i sekvens- och mönsterigenkänningssystem, databehandling, robotik, modellering etc.
ANN förvärvar kunskap från sin omgivning genom att anpassa sig till interna och externa parametrar och de löser komplexa problem som är svåra att hantera.
Det generaliserar kunskap för att ge tillräckliga svar på okända situationer.
Flexibilitet - Konstgjorda neurala nätverk är flexibla och har förmågan att lära sig, generalisera och anpassa sig till situationer baserat på dess resultat.
Icke-linjäritet - Denna funktion tillåter nätverket att effektivt förvärva kunskap genom att lära sig. Detta är en tydlig fördel jämfört med ett traditionellt linjärt nätverk som är otillräckligt när det gäller modellering av icke-linjär data.
Ett konstgjort neuronnätverk kan ha större feltolerans än ett traditionellt nätverk. Utan förlust av lagrad data kan nätverket återskapa ett fel i någon av dess komponenter.
Ett artificiellt neuronnätverk bygger på Adaptive Learning.

Typer av artificiella neurala nätverk:

Det finns olika typer av artificiella neuronnätverk (ANN) - Beroende på den mänskliga hjärnans neuron och nätverksfunktioner utför ett artificiellt neuralt nätverk eller ANN uppgifter på liknande sätt. De flesta av de artificiella neurala nätverken kommer att ha en viss likhet med mer komplexa biologiska motsvarigheter och är mycket effektiva för sina avsedda uppgifter som t.ex. segmentering eller klassificering. Typer av artificiella neurala nätverk

“hur man gör en väderkvarngenerator ”

Typer av artificiella neurala nätverk

Feedback ANN - I denna typ av ANN går produktionen tillbaka till nätverket för att uppnå de bäst utvecklade resultaten internt. Feedbacknätverket matar tillbaka information till sig själv och är väl lämpad för att lösa optimeringsproblem, enligt University of Massachusetts, Lowell Center for Atmospheric Research. Feedback ANN används av de interna systemfelkorrigeringarna.

Mata framåt ANN - Ett matningsnätverk är ett enkelt neuralt nätverk som består av ett inmatningsskikt, ett utgående lager och ett eller flera lager av neuroner. Genom utvärdering av dess utdata genom att granska dess inmatning kan nätets kraft märkas baserad på gruppbeteende hos de anslutna nervcellerna och produktionen bestäms. Den största fördelen med detta nätverk är att det lär sig att utvärdera och känna igen inmatningsmönster.

Klassificering-förutsägelse ANN –Det är delmängden av feed-forward ANN och klassificerings-förutsägelsen ANN tillämpas på data-mining scenarier. Nätverket utbildas för att identifiera specifika mönster och klassificera dem i specifika grupper och sedan klassificera dem vidare i ”nya mönster” som är nya för nätverket.

Ett artificiellt neuralt nätverk är en beräkningssimulering av ett biologiskt neuralt nätverk. Dessa har neuronernas beteende och de elektriska signalerna i vilka de kommunicerar mellan ingång som från ögonen eller nervändarna i handen till utgången från hjärnan såsom att reagera för att tända, röra eller värma.

Forskare forskade i utformningen av artificiella neurala nätverk och skapandet av artificiell intelligens om hur neuroner semantiskt kommunicerar.

Neurala nätverksprogramvara:

Neurala nätverkssimulatorer är programvaruapplikationer som används för att simulera beteendet hos artificiella eller biologiska neurala nätverk. De fokuserar på ett eller ett begränsat antal specifika typer av neurala nätverk. Neurologiska nätverkssimulering ger ofta snabbare och mer exakt förutsägelse jämfört med andra dataanalyser metoder eftersom dessa neurala nätverk spelar en viktig roll i data mining processen.

Neuralt nätverksprogramvara

De är vanligtvis fristående och har inte för avsikt att generera neurala nätverk som måste integreras i annan programvara. Simulatorer har vanligtvis någon form av inbyggd visualisering för att övervaka träningsprocessen. Vissa simulatorer visualiserar också de neurala nätverkens fysiska struktur. Begreppet Neural Network används ofta för analys av data. Med hjälp av konstgjord neuralt nätverksprogramvara kan tidsserieprognoser, funktionstillnärmning och regressionsanalys utföras. Neuronätverkens omfattning är praktiskt taget obegränsat beslutsfattande, mönsterigenkänning, prognos, automatiska styrsystem och många andra.

Ett neuralt nätverk behöver inte ”omprogrammeras” när det lär sig något som liknar människan.

Neurala nätverkssimulering

Huvudsyftet och avsikten bakom utvecklingen av ANN är att de förklarar den artificiella beräkningsmodellen med den grundläggande biologiska neuronen. De beskriver nätverksarkitekturer och inlärningsprocesser genom att presentera flerskiktsmatningsnätverk. Det föreslås att artificiella neurala nätverk kan användas för modellering inom andra områden av energiproduktion. Varför skulle det vara nödvändigt att implementera artificiella neurala nätverk? Om du har några frågor är det bara att kommentera nedan eller besöka vår webbplats.

Fotokrediter: