O rețea neuronală artificială (ANN) este modelată pe creier, unde neuronii sunt conectați în modele complexe pentru a procesa date din simțuri, a stabili amintiri și a controla corpul. O rețea neuronală artificială (ANN) este un sistem bazat pe funcționarea rețelelor neuronale biologice sau este, de asemenea, definit ca o emulare a sistemului neuronal biologic.

Retele neuronale artificiale

Rețelele neuronale artificiale (ANN) este o parte a inteligenței artificiale (AI) și aceasta este domeniul informaticii care este legat de a face computerele să se comporte mai inteligent. Rețelele neuronale artificiale (ANN) procesează date și prezintă o oarecare inteligență și se comportă prezentând inteligență în așa fel, cum ar fi recunoașterea modelelor, învățarea și generalizarea.

O rețea neuronală artificială este un model de calcul programat care își propune să reproducă structura neuronală și funcționarea creierului uman.

Înainte de a ști despre rețelele neuronale artificiale, la început trebuie să studiem ce sunt rețelele neuronale și, de asemenea, despre structura neuronului.

Definiția rețelelor neuronale:

Rețelele neuronale sunt definite ca sistemele de neuroni interconectați. Neuronii sau celulele nervoase sunt elementele de bază ale creierului, care sunt rețelele neuronale biologice. Structura neuronului este așa cum se arată mai jos

Structura neuronului

Rețelele neuronale artificiale sunt instrumentele de calcul care au fost modelate după creiere. Este alcătuit dintr-o structură interconectată de neuroni produși artificial, care funcționează ca căi pentru transferul de date. Cercetătorii proiectează rețele neuronale artificiale (ANN) pentru a rezolva o varietate de probleme în recunoașterea tiparului, predicție, optimizare, memorie asociativă și control.

Rețelele neuronale artificiale au fost descrise ca a doua cea mai bună modalitate de a forma neuroni interconectați. Aceste rețele neuronale artificiale sunt folosite pentru a modela creierele și, de asemenea, pentru a efectua sarcini de calcul specifice. O aplicație ANN de succes va avea capacitatea de recunoaștere a caracterelor.

Structura rețelei neuronale

Introducere în rețelele neuronale:

Un sistem de calcul este alcătuit dintr-o serie de elemente de procesare simple, extrem de interconectate și procesează informații la intrări externe cu răspunsul lor din starea dinamică. Un neuron are capacitatea de a produce un răspuns liniar sau neliniar. O rețea artificială neliniară este realizată prin interconectarea neuronilor neliniari. Sistemele neliniare au intrări care nu vor fi proporționale cu ieșirile.

Introducere în rețelele neuronale

Aplicații ale rețelelor neuronale artificiale:

Aplicațiile de rețea neuronală artificială au fost utilizate în domeniul energiei solare pentru modelarea și proiectarea unei centrale solare generatoare de abur.
Acestea sunt utile în modelarea sistemelor, cum ar fi implementarea cartografierii complexe și a identificării sistemului.
ANN sunt utilizate pentru estimarea încărcăturii de încălzire a clădirilor, a factorului de interceptare a colectorului prin parabolă și a raportului de concentrație locală
ANN sunt utilizate în diverse aplicații în control, robotică, recunoașterea modelelor, prognoză, medicină, sisteme de alimentare, fabricare, optimizare, procesare a semnalului și științe sociale / psihologice.
Acestea au fost, de asemenea, utilizate pentru predicția fluxurilor de aer într-o cameră de testare ventilată natural și pentru predicția consumului de energie al clădirilor solare.
Ei sunt capabili să gestioneze date zgomotoase și incomplete și, de asemenea, capabili să facă față problemelor neliniare
Utilizarea rețelelor neuronale artificiale în sistemele de ventilație și aer condiționat, refrigerare, modelare, încălzire, prognozarea sarcinii, controlul sistemelor de generare a energiei și a radiațiilor solare.

O aplicație de rețea neuronală artificială oferă o modalitate alternativă de a aborda problemele complexe, deoarece acestea se numără printre cele mai noi tehnologii de procesare a semnalului. Soluția bazată pe rețeaua neuronală este foarte eficientă în ceea ce privește dezvoltarea, timpul și resursele.

Implementarea software a unei rețele neuronale se poate face cu avantajele și dezavantajele acestora.

Avantaje:

O rețea neuronală poate efectua sarcini în care un program liniar nu poate efectua.
Când un element al rețelei neuronale eșuează, acesta poate continua fără nicio problemă prin natura lor paralelă.
O rețea neuronală nu trebuie reprogramată pe măsură ce se învață singură.
Poate fi implementat într-un mod ușor fără nicio problemă.
Ca sisteme inteligente adaptive, rețelele neuronale sunt robuste și excelează în rezolvarea problemelor complexe. Rețelele neuronale sunt eficiente în programarea lor și oamenii de știință sunt de acord că avantajele utilizării ANN depășesc riscurile.
Poate fi implementat în orice aplicație.

Dezavantaje:

Retea neurala necesită instruire pentru a opera.
Necesită timp de procesare ridicat pentru rețelele neuronale mari.
Arhitectura unei rețele neuronale este diferită de arhitectura și istoria microprocesoarelor deci trebuie să fie imitate.

O rețea neuronală artificială este dezvoltată cu o procedură sistematică pas cu pas care optimizează un criteriu cunoscut sub denumirea de regulă de învățare. Datele de instruire de intrare / ieșire sunt fundamentale pentru aceste rețele, deoarece comunică informațiile care vor fi necesare pentru a descoperi punctul de operare optim. O natură neliniară a rețelei neuronale face ca elementele sale de procesare să fie flexibile în sistemul lor.

O rețea neuronală artificială este un sistem și acest sistem este o structură care primește o intrare, procesează datele și furnizează o ieșire. Intrarea în matricea de date va fi sunetul WAVE, datele dintr-un fișier imagine sau orice fel de date care pot fi reprezentate într-o matrice. Odată ce o intrare este prezentată rețelei neuronale, răspunsul țintă necesar este setat la ieșire și din diferența răspunsului dorit împreună cu ieșirea sistemului real se obține o eroare. Informațiile despre erori sunt transmise înapoi sistemului și efectuează multe ajustări ale parametrilor lor într-o ordine sistematică, cunoscută în mod obișnuit ca regula de învățare. Acest proces se repetă până când se acceptă ieșirea dorită.

Se observă că performanța se bazează puternic pe date, astfel încât datele ar trebui prelucrate în prealabil cu algoritmi terți, cum ar fi algoritmi DSP.

Avantajele rețelelor neuronale artificiale:

Rețelele neuronale artificiale sunt flexibile și adaptabile.
Rețelele neuronale artificiale sunt utilizate în sisteme de recunoaștere a secvențelor și a modelelor, prelucrarea datelor, robotică, modelare etc.
ANN dobândește cunoștințe din mediul înconjurător prin adaptarea la parametrii interni și externi și rezolvă probleme complexe greu de gestionat.
Generalizează cunoștințele pentru a produce răspunsuri adecvate la situații necunoscute.
Flexibilitate - Rețelele neuronale artificiale sunt flexibile și au capacitatea de a învăța, generaliza și se adaptează la situații pe baza constatărilor sale.
Non-liniaritate - Această funcție permite rețelei să dobândească în mod eficient cunoștințe prin învățare. Acesta este un avantaj distinct față de o rețea liniară în mod tradițional, care este inadecvată atunci când vine vorba de modelarea datelor neliniare.
O rețea de neuroni artificiali este capabilă de o toleranță mai mare la defecțiuni decât o rețea tradițională. Fără pierderea datelor stocate, rețeaua este capabilă să regenereze un defect la oricare dintre componentele sale.
O rețea de neuroni artificiali se bazează pe învățarea adaptativă.

Tipuri de rețele neuronale artificiale:

Există diferite tipuri de rețele neuronale artificiale (ANN) - În funcție de neuronul creierului uman și funcțiile rețelei, o rețea neuronală artificială sau ANN îndeplinește sarcini în mod similar. Majoritatea rețelelor neuronale artificiale vor avea o anumită asemănare cu omologii biologici mai complecși și sunt foarte eficiente la îndeplinirea sarcinilor lor, cum ar fi de ex. segmentare sau clasificare. Tipuri de rețele neuronale artificiale

“cum să faci un emițător și un receptor radio acasă ”

Tipuri de rețele neuronale artificiale

Feedback ANN - În acest tip de ANN, ieșirea revine în rețea pentru a obține cele mai bune evoluții interne. Rețeaua de feedback alimentează informațiile în sine și este foarte potrivită pentru rezolvarea problemelor de optimizare, potrivit Universității din Massachusetts, Centrul Lowell pentru Cercetări Atmosferice. Feedback-urile ANN sunt utilizate de corecțiile interne ale erorilor de sistem.

Feed Forward ANN - O rețea feed-forward este o rețea neuronală simplă formată dintr-un strat de intrare, un strat de ieșire și unul sau mai multe straturi de neuroni. Prin evaluarea ieșirii sale prin revizuirea intrării sale, puterea rețelei poate fi observată pe baza comportamentului grupului de neuronii conectați și ieșirea este decisă. Principalul avantaj al acestei rețele este că învață să evalueze și să recunoască tiparele de intrare.

Clasificare-Predicție ANN –Este subsetul de ANN feed-forward și ANN de clasificare-predicție se aplică scenariilor de extragere a datelor. Rețeaua este instruită pentru a identifica anumite modele și a le clasifica în grupuri specifice și apoi a le clasifica în continuare în „modele noi” care sunt noi pentru rețea.

O rețea neuronală artificială este o simulare computațională a unei rețele neuronale biologice. Aceștia posedă comportamentul neuronilor și semnalele electrice în care comunică între intrare, cum ar fi de la ochi sau terminațiile nervoase din mână la ieșirea creierului, cum ar fi reacția la lumină, atingere sau încălzire.

Oamenii de știință au cercetat proiectarea rețelelor neuronale artificiale și crearea inteligenței artificiale despre modul în care neuronii comunică semantic.

Software de rețea neuronală:

Simulatoarele de rețea neuronală sunt aplicații software care sunt utilizate pentru a simula comportamentul rețelelor neuronale artificiale sau biologice. Se concentrează pe unul sau un număr limitat de tipuri specifice de rețele neuronale. Simularea rețelei neuronale oferă adesea o predicție mai rapidă și mai precisă în comparație cu alte analize de date. metode, deoarece aceste rețele neuronale joacă un rol semnificativ în procesul de extragere a datelor.

Software de rețea neuronală

Ele sunt de obicei independente și nu intenționează să genereze rețele neuronale care trebuie integrate în alte programe software. Simulatoarele au de obicei o formă de vizualizare încorporată pentru a monitoriza procesul de instruire. Unele simulatoare vizualizează, de asemenea, structura fizică a rețelelor neuronale. Conceptul de rețea neuronală este utilizat pe scară largă pentru analiza datelor. Cu ajutorul software-ului rețelei neuronale artificiale, se pot efectua prognoze de serii temporale, aproximare a funcțiilor și analize de regresie. sisteme de control automat și multe altele.

O rețea neuronală nu are nevoie să fie „reprogramată” odată ce învață ceva similar cu omul.

Simulare rețea neuronală

Scopul principal și intenția din spatele dezvoltării ANN-urilor este acela de a explica modelul de calcul artificial cu neuronul biologic de bază. Se sugerează că rețelele neuronale artificiale pot fi utilizate pentru modelare în alte domenii ale producției de energie. De ce ar fi necesară implementarea rețelelor neuronale artificiale? Dacă aveți întrebări, doar comentați mai jos sau vizitați site-ul nostru.

Credite foto: