Tehisnärvivõrk (ANN) on modelleeritud ajust, kus neuronid on ühendatud keerukate mustritega, et töödelda meeltest pärinevaid andmeid, luua mälestusi ja kontrollida keha. Tehisnärvivõrk (ANN) on süsteem, mis põhineb bioloogiliste närvivõrkude toimimisel või on see määratletud ka kui bioloogilise närvisüsteemi jäljendamine.

Kunstnärvivõrk

Tehisnärvivõrgud (ANN) on osa tehisintellektist (AI) ja see on arvutiteaduse valdkonnas mis on seotud arvutite intelligentsema käitumise panemisega. Kunstnärvivõrgud (ANN) töötlevad andmeid ja näitavad mõningast intelligentsust ning käituvad intelligentsust näitlikult viisil, nagu mustri tuvastamine, õppimine ja üldistamine.

Kunstlik närvivõrk on programmeeritud arvutusmudel, mille eesmärk on korrata inimese aju närvistruktuuri ja toimimist.

Enne kunstlike närvivõrkude tundmaõppimist peame kõigepealt uurima, mis on närvivõrgud, ja ka neuroni struktuuri.

Närvivõrkude määratlus:

Närvivõrgud on määratletud omavahel ühendatud neuronite süsteemidena. Neuronid või närvirakud on peamised aju ehitusplokid, mis on bioloogilised närvivõrgud. Neuroni struktuur on selline, nagu allpool näidatud

Neuroni struktuur

Kunstnärvivõrgud on arvutusvahendid, mis modelleeriti ajude järgi. See koosneb kunstlikult toodetud neuronite omavahel ühendatud struktuurist, mis toimivad andmeedastuse teedena. Teadlased kavandavad kunstlikke närvivõrke (ANN), et lahendada mitmesuguseid mustrite tuvastamise, prognoosimise, optimeerimise, assotsiatiivse mälu ja kontrolli probleeme.

Tehisnärvivõrke on kirjeldatud kui teist parimat viisi ühendatud neuronite moodustamiseks. Neid kunstlikke närvivõrke kasutatakse aju modelleerimiseks ja ka konkreetsete arvutusülesannete täitmiseks. Edukas ANN-i rakendus suudab tähemärgi ära tunda.

Neuraalvõrgu struktuur

Sissejuhatus närvivõrkudesse:

Arvutussüsteem koosneb paljudest lihtsatest, omavahel tihedalt ühendatud töötluselementidest ja nad töötlevad teavet välise sisendina oma dünaamilise olekureaktsiooniga. Neuronil on võime tekitada lineaarset või mittelineaarset vastust. Mittelineaarne tehisvõrk luuakse mittelineaarsete neuronite omavahelise ühendamise teel. Mittelineaarsetel süsteemidel on sisendeid, mis ei ole väljunditega proportsionaalsed.

Sissejuhatus närvivõrkudesse

Kunstnärvivõrkude rakendused:

Kunstnärvivõrgu rakendusi on kasutatud päikeseenergia valdkonnas päikese auru tootva jaama modelleerimiseks ja projekteerimiseks.
Need on kasulikud süsteemi modelleerimisel, näiteks keeruka kaardistamise ja süsteemi tuvastamise rakendamisel.
ANN-i kasutatakse hoonete küttekoormuste, parabool-küüliku kogumisteguri ja kohaliku kontsentratsiooni suhte hindamiseks
ANN-i kasutatakse erinevates rakendustes juhtimises, robootikas, mustrite tuvastamises, prognoosimises, meditsiinis, elektrisüsteemides, tootmises, optimeerimises, signaalitöötluses ning sotsiaal- / psühholoogiaalastes teadustes.
Neid on kasutatud ka looduslikult ventileeritavas katseruumis õhuvoolude prognoosimiseks ja päikesehoonete energiatarbimise prognoosimiseks.
Nad on võimelised käsitsema mürarikkaid ja mittetäielikke andmeid ning hakkama saama ka mittelineaarsete probleemidega
Kunstlike närvivõrkude kasutamine ventilatsiooni- ja kliimaseadmetes, külmutamine, modelleerimine, küte, koormuse prognoosimine, elektritootmissüsteemide ja päikesekiirguse juhtimine.

Tehisnärvivõrgu rakendus pakub alternatiivset viisi keeruliste probleemide lahendamiseks, kuna need kuuluvad kõige uuemate signaalitöötlustehnoloogiate hulka. Kunstnärvivõrgud pakuvad reaalseid lahendusi, mida on raske teiste tehnoloogiatega sobitada. Närvivõrgupõhine lahendus on arenduse, aja ja ressursside osas väga tõhus.

Närvivõrgu tarkvara juurutamine on võimalik nende eeliste ja puudustega.

Eelised:

Närvivõrk võib täita ülesandeid, milles lineaarne programm ei saa hakkama.
Kui närvivõrgu element ebaõnnestub, võib see oma paralleelse olemuse tõttu probleemideta jätkuda.
Närvivõrku ei ole vaja ümber õppida, kuna see õpib ise.
Seda saab hõlpsalt ilma probleemideta rakendada.
Adaptiivsete, intelligentsete süsteemidena on närvivõrgud vastupidavad ja suurepärased keeruliste probleemide lahendamisel. Närvivõrgud on programmeerimisel tõhusad ja teadlased nõustuvad, et ANN-ide kasutamise eelised kaaluvad üles riskid.
Seda saab rakendada igas rakenduses.

Puudused:

The närvivõrk nõuab tegutsemiseks väljaõpet.
Nõuab suurte närvivõrkude töötlemisaega.
Närvivõrgu arhitektuur erineb mikroprotsessorite arhitektuur ja ajalugu nii et neid tuleb jäljendada.

Tehisnärvivõrk töötatakse välja süsteemse järkjärgulise protseduuriga, mis optimeerib tavaliselt õppereeglina tuntud kriteeriumi. Sisend- ja väljundkoolituse andmed on nende võrkude jaoks üliolulised, kuna need edastavad teavet, mis on vajalik optimaalse tööpunkti avastamiseks. Närvivõrgu mittelineaarne olemus muudab selle töötluselemendid oma süsteemis paindlikuks.

Kunstlik närvivõrk on süsteem ja see süsteem on struktuur, mis võtab vastu sisendi, töötleb andmeid ja annab väljundi. Andmemassiivi sisendiks on WAVE-heli, pildifaili andmed või mis tahes liiki andmed, mida saab massiivis esindada. Kui sisend on esitatud närvivõrku, määratakse väljundis vajalik sihtreaktsioon ja soovitud vastuse erinevusest koos reaalse süsteemi väljundiga saadakse viga. Veateave suunatakse süsteemi tagasi ja see muudab nende parameetreid palju süstemaatilises järjekorras, mis on üldtuntud kui õppereegel. Seda protsessi korratakse seni, kuni soovitud väljund on aktsepteeritud.

On täheldatud, et jõudlus sõltub suuresti andmetest, seetõttu tuleks andmeid eelnevalt töödelda kolmandate osapoolte algoritmidega, näiteks DSP algoritmidega.

Kunstnärvivõrkude eelised:

Kunstlikud närvivõrgud on paindlikud ja kohanemisvõimelised.
Kunstnärvivõrke kasutatakse jada- ja mustrituvastussüsteemides, andmetöötluses, robootikas, modelleerimises jne.
ANN omandab teadmisi ümbritsevast kohanedes sisemiste ja väliste parameetritega ning lahendab keerulisi probleeme, mida on raske hallata.
See üldistab teadmisi, et teadmata olukordadele adekvaatselt reageerida.
Paindlikkus - tehisnärvivõrgud on paindlikud ning neil on selle tulemuste põhjal võime õppida, üldistada ja olukordadega kohaneda.
Mittelineaarsus - see funktsioon võimaldab võrgul õppimise abil tõhusalt teadmisi omandada. See on selge eelis traditsiooniliselt lineaarse võrgu ees, mis on mittelineaarsete andmete modelleerimisel ebapiisav.
Kunstneuronivõrk on võimeline taluma suuremat riket kui traditsiooniline võrk. Salvestatud andmete kadumiseta suudab võrk taastada mõne komponendi rikke.
Kunstneuronivõrk põhineb adaptiivsel õppel.

Kunstlike närvivõrkude tüübid:

Kunstnärvivõrke (ANN) on erinevat tüüpi - sõltuvalt inimese aju neuronist ja võrgu funktsioonidest täidab kunstlik närvivõrk ehk ANN ülesandeid sarnaselt. Enamikul kunstlikest närvivõrkudest on mõnevõrra sarnasust keerukamate bioloogiliste analoogidega ja nad on oma kavandatud ülesannetes, näiteks segmentimine või klassifitseerimine. Kunstnärvivõrkude tüübid

“kuidas teha pult ”

Kunstnärvivõrkude tüübid

Tagasiside ANN - Seda tüüpi ANN-i puhul läheb väljund tagasi võrku, et saavutada sisemiselt kõige paremini arenenud tulemused. Massachusettsi ülikooli Lowelli atmosfääriuuringute keskuse andmetel edastab tagasisidestevõrk teabe endasse ja sobib hästi optimeerimisprobleemide lahendamiseks. Tagasiside ANN-e kasutatakse sisemise süsteemi veaparanduste abil.

Sööda edastamine ANN - Edasiliikuv võrk on lihtne närvivõrk, mis koosneb sisendkihist, väljundkihist ja ühest või mitmest neuronikihist. Selle väljundi hindamise kaudu sisendi ülevaatamise kaudu võib võrgu võimsust märgata rühma käitumise põhjal ühendatud neuronid ja väljund otsustatakse. Selle võrgu peamine eelis on see, et see õpib sisendimustreid hindama ja ära tundma.

Klassifikatsioon-ennustus ANN –See on edastatava ANN alamhulk ja klassifikatsiooni-prognoosi ANN kasutatakse andmete kaevandamise stsenaariumide korral. Võrgustikku koolitatakse kindlate mustrite tuvastamiseks ja liigitamiseks konkreetsetesse rühmadesse ning seejärel võrgu uuteks “uudseteks mustriteks”.

Kunstlik närvivõrk on bioloogilise närvivõrgu arvutuslik simulatsioon. Neil on neuronite käitumine ja elektrilised signaalid, milles nad suhtlevad sisendi vahel, näiteks käes olevatest silmadest või närvilõpmetest aju väljundini, näiteks reageerides valgustamiseks, puudutamiseks või kuumutamiseks.

Teadlased uurisid kunstlike närvivõrkude kavandamist ja tehisintellekti loomist selle kohta, kuidas neuronid semantiliselt suhtlevad.

Neuraalvõrgu tarkvara:

Närvivõrgu simulaatorid on tarkvararakendused, mida kasutatakse kunstlike või bioloogiliste närvivõrkude käitumise simuleerimiseks. Need keskenduvad ühele või piiratud arvule konkreetsetele närvivõrkude tüüpidele. Närvivõrgu simulatsioon pakub teiste andmete analüüsiga võrreldes sageli kiiremat ja täpsemat prognoosi. meetodid, kuna neil närvivõrkudel on andmekaevandamisprotsessis oluline roll.

Neuraalvõrgu tarkvara

Nad on tavaliselt eraldiseisvad ega kavatse luua närvivõrke, mis tuleb integreerida muusse tarkvarasse. Simulaatoritel on treeningprotsessi jälgimiseks tavaliselt sisseehitatud visualiseerimine. Mõned simulaatorid visualiseerivad ka närvivõrkude füüsilist struktuuri. Närvivõrgu mõistet kasutatakse andmete analüüsimiseks laialdaselt. Kunstliku närvivõrgu tarkvara abil saab läbi viia aegridade prognoosimise, funktsioonide lähendamise ja regressioonianalüüsi. Närvivõrkude ulatus on praktiliselt piiramatu otsuste tegemine, mustri tuvastamine, prognoosimine automaatjuhtimissüsteemid ja paljud teised.

Närvivõrk ei vaja vajadust 'ümber programmeerida', kui see on õppinud midagi sarnast inimesega.

Närvivõrgu simulatsioon

ANN-ide väljatöötamise peamine eesmärk ja eesmärk on see, et nad selgitaksid kunstliku arvutusmudeli põhilise bioloogilise neuroniga. Nad kirjeldavad võrguarhitektuure ja õppeprotsesse, esitades mitmekihilisi edasivõrke. Tehislikke närvivõrke saab kasutada modelleerimiseks teistes energiatootmise valdkondades. Miks oleks vaja rakendada kunstlikke närvivõrke? Kui teil on küsimusi, kommenteerige lihtsalt allpool või külastage meie saiti.

Foto autorid: