Umjetne neuronske mreže (ANN) i različite vrste

Umjetne neuronske mreže (ANN) i različite vrste

Umjetna neuronska mreža (ANN) napravljena je po uzoru na mozak gdje su neuroni povezani u složene obrasce za obradu podataka iz osjetila, uspostavljanje sjećanja i upravljanje tijelom. Umjetna neuronska mreža (ANN) je sustav zasnovan na radu bioloških neuronskih mreža ili je također definiran kao oponašanje biološkog neuronskog sustava.



Umjetna neuronska mreža

Umjetna neuronska mreža

Umjetne neuronske mreže (ANN) dio su umjetne inteligencije (AI) i ovo je područje informatike što je povezano s postizanjem inteligentnijeg ponašanja računala. Umjetne neuronske mreže (ANN) obrađuju podatke i pokazuju određenu inteligenciju te se ponašaju izlažući inteligenciju na način poput prepoznavanja uzoraka, učenja i generalizacije.






Umjetna neuronska mreža programirani je računalni model čiji je cilj replicirati neuronsku strukturu i funkcioniranje ljudskog mozga.

Prije znanja o umjetnim neuronskim mrežama, isprva moramo proučiti što su to neuronske mreže, a također i o strukturi neurona.



Definicija neuronskih mreža:

Neuronske mreže definirane su kao sustavi međusobno povezanih neurona. Neuroni ili živčane stanice osnovni su gradivni blokovi mozga koji su biološke neuronske mreže. Struktura Neurona je kako je prikazano u nastavku

Građa neurona

Građa neurona

Umjetne neuronske mreže računalni su alati koji su oblikovani po uzoru na mozak. Sastoji se od međusobno povezane strukture umjetno proizvedenih neurona koji funkcioniraju kao putovi za prijenos podataka. Istraživači dizajniraju umjetne neuronske mreže (ANN) za rješavanje različitih problema u prepoznavanju uzoraka, predviđanju, optimizaciji, asocijativnom pamćenju i kontroli.


Umjetne neuronske mreže opisane su kao drugi najbolji način za stvaranje međusobno povezanih neurona. Te umjetne neuronske mreže koriste se za modeliranje mozga i za obavljanje određenih računskih zadataka. Uspješna ANN aplikacija imat će sposobnost prepoznavanja znakova.

Struktura neuronske mreže

Struktura neuronske mreže

Uvod u neuronske mreže:

Računalni sustav sastoji se od niza jednostavnih, međusobno jako povezanih procesnih elemenata i oni obrađuju informacije na vanjske ulaze sa svojim dinamičkim odzivom stanja. Neuron ima sposobnost da proizvede linearni ili nelinearni odgovor. Nelinearna umjetna mreža nastaje međusobnim povezivanjem nelinearnih neurona. Nelinearni sustavi imaju ulaze koji neće biti proporcionalni izlazima.

Uvod u neuronske mreže

Uvod u neuronske mreže

Primjene umjetnih neuronskih mreža:

  • Primjene umjetnih neuronskih mreža korištene su u području solarne energije za modeliranje i dizajn solarnog postrojenja za proizvodnju pare.
  • Korisni su u modeliranju sustava, kao što je provedba složenog mapiranja i identifikacije sustava.
  • ANN se koriste za procjenu opterećenja grijanja zgrada, presretačkog faktora paraboličnog korita i omjera lokalne koncentracije
  • ANN se koriste u raznim aplikacijama u upravljanju, robotici, prepoznavanju uzoraka, predviđanju, medicini, elektroenergetskim sustavima, proizvodnji, optimizaciji, obradi signala i društvenim / psihološkim znanostima.
  • Također su korišteni za predviđanje protoka zraka u prostoriji koja se prirodno ventilira i za predviđanje potrošnje energije solarnih zgrada.
  • Sposobni su obrađivati ​​bučne i nepotpune podatke, a mogu se nositi i s nelinearnim problemima
  • Korištenje umjetnih neuronskih mreža u sustavima za ventilaciju i klimatizaciju, hlađenje, modeliranje, grijanje, predviđanje opterećenja, upravljanje sustavima za proizvodnju električne energije i sunčevim zračenjem.

Aplikacija umjetne neuronske mreže nudi alternativni način rješavanja složenih problema jer su one među najnovijim tehnologijama obrade signala. Umjetne neuronske mreže nude stvarna rješenja koja je teško uskladiti s drugim tehnologijama. Rješenje temeljeno na neuronskoj mreži vrlo je učinkovito u smislu razvoja, vremena i resursa.

Softverska implementacija neuronske mreže može se postići s njihovim prednostima i nedostacima.

Prednosti:

  • Neuronska mreža može izvoditi zadatke u kojima linearni program ne može izvoditi.
  • Kad element neuronske mreže zakaže, može se nastaviti bez ikakvih problema zbog njihove paralelne prirode.
  • Neuronsku mrežu nije potrebno reprogramirati dok ona sama uči.
  • To se bez problema može implementirati na jednostavan način.
  • Kao prilagodljivi, inteligentni sustavi, neuronske mreže su robusne i izvrsne u rješavanju složenih problema. Neuronske mreže su učinkovite u svom programiranju i znanstvenici se slažu da su prednosti korištenja ANN-a veće od rizika.
  • Može se implementirati u bilo koju aplikaciju.

Mane:

Umjetna neuronska mreža razvijena je sustavnim postupnim postupkom koji optimizira kriterij poznat pod nazivom pravilo učenja. Ulazno-izlazni podaci o obuci temeljni su za ove mreže jer prenose informacije koje će biti potrebne za otkrivanje optimalne radne točke. Nelinearna priroda neuronske mreže čini njene procesne elemente fleksibilnima u njihovom sustavu.

Umjetna neuronska mreža je sustav, a ovaj sustav je struktura koja prima ulaz, obrađuje podatke i daje izlaz. Ulaz u podatkovni niz bit će WAVE zvuk, podaci iz slikovne datoteke ili bilo koja vrsta podataka koji se mogu predstaviti u nizu. Jednom kada se ulaz prikaže neuronskoj mreži, na izlazu se postavlja traženi ciljni odgovor i iz razlike željenog odziva zajedno s izlazom stvarnog sustava dobiva se pogreška. Informacije o pogreškama vraćaju se u sustav i on vrši mnoga prilagođavanja njihovih parametara u sustavnom redoslijedu koji je obično poznat kao pravilo učenja. Taj se postupak ponavlja dok se ne prihvati željeni izlaz.

Primjećuje se da izvedba u velikoj mjeri ovisi o podacima, pa bi podaci trebali biti unaprijed obrađeni algoritmima treće strane, poput DSP algoritama.

Prednosti umjetnih neuronskih mreža:

  • Umjetne neuronske mreže fleksibilne su i prilagodljive.
  • Umjetne neuronske mreže koriste se u sustavima za prepoznavanje sekvenci i uzoraka, obradu podataka, robotiku, modeliranje itd.
  • ANN stječe znanje iz svoje okoline prilagođavajući se unutarnjim i vanjskim parametrima te rješavaju složene probleme kojima je teško upravljati.
  • Generalizira znanje dajući adekvatne odgovore na nepoznate situacije.
  • Fleksibilnost - Umjetne neuronske mreže fleksibilne su i imaju sposobnost učenja, generaliziranja i prilagođavanja situacijama na temelju svojih nalaza.
  • Nelinearnost - Ova funkcija omogućuje mreži učinkovito učenje znanja. To je izrazita prednost u odnosu na tradicionalno linearnu mrežu koja je neadekvatna kada je u pitanju modeliranje nelinearnih podataka.
  • Umjetna neuronska mreža sposobna je za veću toleranciju grešaka od tradicionalne mreže. Bez gubitka pohranjenih podataka, mreža može regenerirati kvar u bilo kojoj od svojih komponenti.
  • Umjetna neuronska mreža temelji se na prilagodljivom učenju.

Vrste umjetnih neuronskih mreža:

Postoje različite vrste umjetnih neuronskih mreža (ANN) - Ovisno o neuronu ljudskog mozga i mrežnim funkcijama, umjetna neuronska mreža ili ANN obavlja zadatke na sličan način. Većina umjetnih neuronskih mreža imat će sličnost sa složenijim biološkim kolegama i vrlo su učinkovite u zadanim zadacima poput npr. segmentacija ili klasifikacija. Vrste umjetnih neuronskih mreža

Vrste umjetnih neuronskih mreža

Vrste umjetnih neuronskih mreža

Povratne informacije ANN - Kod ove vrste ANN-a izlaz se vraća u mrežu kako bi interno postigao najbolje razvijene rezultate. Mreža povratnih informacija vraća informacije u sebe i vrlo je pogodna za rješavanje problema s optimizacijom, prema Sveučilištu Massachusetts, Lowell Center for Atmospheric Research. ANN-ovi s povratnim informacijama koriste se ispravcima pogrešaka unutarnjeg sustava.

Napredni feed ANN - Feed-forward mreža je jednostavna neuronska mreža koja se sastoji od ulaznog sloja, izlaznog sloja i jednog ili više slojeva neurona. Kroz procjenu svog izlaza pregledom svog ulaza, snaga mreže može se primijetiti na temelju grupnog ponašanja povezani neuroni i odlučuje se o izlazu. Glavna prednost ove mreže je što ona uči procjenjivati ​​i prepoznavati uzorke unosa.

Klasifikacija-predviđanje ANN –To je podskup ANN-a za prosljeđivanje i ANN za klasifikaciju i predviđanje primjenjuje se na scenarije pretraživanja podataka. Mreža je osposobljena za prepoznavanje određenih obrazaca i njihovo razvrstavanje u posebne skupine, a zatim ih dalje klasificira u „nove obrasce“ koji su novi u mreži.

Umjetna neuronska mreža računalna je simulacija biološke neuronske mreže. Oni posjeduju ponašanje neurona i električne signale u kojima komuniciraju između ulaza poput očiju ili živčanih završetaka u ruci do izlaza mozga kao što je reakcija za osvjetljenje, dodir ili zagrijavanje.

Znanstvenici su istraživali u dizajniranju umjetnih neuronskih mreža i stvaranju umjetne inteligencije o načinu semantičke komunikacije neurona.

Softver za neuronsku mrežu:

Simulatori neuronskih mreža softverske su aplikacije koje se koriste za simuliranje ponašanja umjetnih ili bioloških neuronskih mreža. Fokusiraju se na jednu ili ograničeni broj specifičnih vrsta neuronskih mreža. Simulacija neuronske mreže često pruža brže i preciznije predviđanje u usporedbi s drugim analizama podataka metode jer ove neuronske mreže igraju značajnu ulogu u procesu rudarenja podataka.

Softver za neuronske mreže

Softver za neuronske mreže

Oni su obično samostalni i ne namjeravaju generirati neuronske mreže koje moraju biti integrirane u drugi softver. Simulatori obično imaju neki oblik ugrađene vizualizacije za praćenje procesa treninga. Neki simulatori također vizualiziraju fizičku strukturu neuronskih mreža. Koncept neuronske mreže široko se koristi za analizu podataka. Uz pomoć softvera umjetne neuronske mreže mogu se provoditi vremenske serije, aproksimacija funkcija i regresijska analiza. Obim neuronskih mreža gotovo je neograničeno donošenje odluka, prepoznavanje uzoraka, predviđanje, sustavi automatskog upravljanja i mnogi drugi.

Neuronska mreža nema potrebu za „reprogramiranjem“ nakon što sazna nešto slično ljudskom.

Simulacija neuronske mreže

Simulacija neuronske mreže

Glavni cilj i namjera razvoja ANN-a je objasniti model umjetnog računanja s osnovnim biološkim neuronom. Oni ocrtavaju mrežne arhitekture i procese učenja predstavljanjem višeslojnih povratnih mreža. Predlaže se da se umjetne neuronske mreže mogu koristiti za modeliranje u drugim područjima proizvodnje energije. Zašto bi bila potrebna primjena umjetnih neuronskih mreža? Ako imate bilo kakvih pitanja, samo komentirajte u nastavku ili posjetite našu stranicu.

Foto bodovi: