Изкуствени невронни мрежи (ANN) и различни видове

Изкуствени невронни мрежи (ANN) и различни видове

Изкуствената невронна мрежа (ANN) е моделирана на мозъка, където невроните са свързани в сложни модели за обработка на данни от сетивата, установяване на спомени и контрол на тялото. Изкуствената невронна мрежа (ANN) е система, базирана на работата на биологичните невронни мрежи или също се определя като емулация на биологична невронна система.



Изкуствена невронна мрежа

Изкуствена невронна мрежа

Изкуствените невронни мрежи (ANN) са част от изкуствения интелект (AI) и това е област на компютърните науки което е свързано с това компютрите да се държат по-интелигентно. Изкуствените невронни мрежи (ANN) обработват данни и показват известна интелигентност и те се държат, показвайки интелигентност по начин като разпознаване на модели, обучение и обобщаване.






Изкуствената невронна мрежа е програмиран изчислителен модел, който има за цел да възпроизведе невронната структура и функционирането на човешкия мозък.

Преди да знаем за изкуствените невронни мрежи, първо трябва да проучим какво представляват невронните мрежи, а също и за структурата на неврона.



Определение на невронни мрежи:

Невронните мрежи се определят като системи на взаимосвързани неврони. Невроните или нервните клетки са основните градивни елементи на мозъка, които са биологичните невронни мрежи. Структурата на Neuron е както е показано по-долу

Структура на неврона

Структура на неврона

Изкуствените невронни мрежи са изчислителните инструменти, които са моделирани според мозъка. Състои се от взаимосвързана структура от изкуствено произведени неврони, които функционират като пътища за трансфер на данни. Изследователите проектират изкуствени невронни мрежи (ANN), за да решат различни проблеми в разпознаването на модели, прогнозирането, оптимизирането, асоциативната памет и контрола.


Изкуствените невронни мрежи са описани като вторият най-добър начин за образуване на взаимосвързани неврони. Тези изкуствени невронни мрежи се използват за моделиране на мозъци, а също и за изпълнение на специфични изчислителни задачи. Успешно приложение ANN ще има способността за разпознаване на символи.

Структура на невронната мрежа

Структура на невронната мрежа

Въведение в невронните мрежи:

Изчислителната система се състои от редица прости, силно свързани помежду си обработващи елементи и те обработват информация към външни входове с динамичния си отговор на състоянието. Невронът има способността да произвежда линеен или нелинеен отговор. Нелинейна изкуствена мрежа се създава чрез взаимната връзка на нелинейни неврони. Нелинейните системи имат входове, които няма да бъдат пропорционални на изходите.

Въведение в невронните мрежи

Въведение в невронните мрежи

Приложения на изкуствени невронни мрежи:

  • Приложенията на изкуствена невронна мрежа са използвани в областта на слънчевата енергия за моделиране и проектиране на слънчева парогенерираща инсталация.
  • Те са полезни при системното моделиране, като например при прилагане на сложно картографиране и идентификация на системата.
  • ANN се използват за оценка на отоплителните натоварвания на сградите, коефициентът на прихващане на параболичния корито и коефициентът на локална концентрация
  • ANN се използват в различни приложения в управлението, роботиката, разпознаването на модели, прогнозирането, медицината, енергийните системи, производството, оптимизацията, обработката на сигнали и социалните / психологическите науки.
  • Те също са били използвани за прогнозиране на въздушните потоци в естествено проветриво тестово помещение и за прогнозиране на енергийната консумация на слънчеви сгради.
  • Те са в състояние да се справят с шумни и непълни данни и също така да се справят с нелинейни проблеми
  • Използването на изкуствени невронни мрежи във вентилационни и климатични системи, охлаждане, моделиране, отопление, прогнозиране на натоварването, контрол на системи за производство на енергия и слънчева радиация.

Приложението за изкуствена невронна мрежа предоставя алтернативен начин за справяне със сложни проблеми, тъй като те са сред най-новите технологии за обработка на сигнали. Изкуствените невронни мрежи предлагат реални решения, които е трудно да се съчетаят с други технологии. Решението, базирано на невронна мрежа, е много ефективно по отношение на развитие, време и ресурси.

Софтуерното внедряване на невронна мрежа може да бъде направено с техните предимства и недостатъци.

Предимства:

  • Невронната мрежа може да изпълнява задачи, при които линейна програма не може да изпълнява.
  • Когато елемент от невронната мрежа се провали, той може да продължи без никакъв проблем поради паралелния им характер.
  • Невронната мрежа не трябва да бъде препрограмирана, докато се учи сама.
  • Той може да бъде реализиран по лесен начин без проблем.
  • Като адаптивни, интелигентни системи, невронните мрежи са здрави и отлично решават сложни проблеми. Невронните мрежи са ефективни при програмирането си и учените се съгласяват, че предимствата от използването на ANN надвишават рисковете.
  • Може да се внедри във всяко приложение.

Недостатъци:

Изкуствената невронна мрежа е разработена със систематична процедура стъпка по стъпка, която оптимизира критерий, известен като правило за обучение. Данните за обучение за вход / изход са от основно значение за тези мрежи, тъй като те предават информацията, която ще е необходима за откриване на оптималната работна точка. Нелинейният характер на невронната мрежа прави нейните обработващи елементи гъвкави в тяхната система.

Изкуствената невронна мрежа е система и тази система е структура, която получава вход, обработва данните и осигурява изход. Входът в масива от данни ще бъде WAVE звук, данни от файл с изображение или всякакъв вид данни, които могат да бъдат представени в масив. След като се представи вход към невронната мрежа, на изхода се задава необходимия целеви отговор и от разликата на желания отговор заедно с изхода на реалната система се получава грешка. Информацията за грешката се връща обратно в системата и тя прави много корекции на техните параметри в систематичен ред, който е известен като правило за обучение. Този процес се повтаря, докато се приеме желаният изход.

Забелязва се, че производителността зависи от данните, така че данните трябва да бъдат предварително обработени с алгоритми на трети страни, като алгоритми DSP.

Предимства на изкуствените невронни мрежи:

  • Изкуствените невронни мрежи са гъвкави и адаптивни.
  • Изкуствените невронни мрежи се използват в системи за разпознаване на последователности и образи, обработка на данни, роботика, моделиране и др.
  • ANN придобива знания от обкръжението си чрез адаптиране към вътрешни и външни параметри и те решават сложни проблеми, които са трудни за управление.
  • Той обобщава знанията, за да произведе адекватни отговори на неизвестни ситуации.
  • Гъвкавост - Изкуствените невронни мрежи са гъвкави и имат способността да учат, обобщават и се адаптират към ситуации въз основа на своите констатации.
  • Нелинейност - Тази функция позволява на мрежата ефективно да придобива знания чрез учене. Това е ясно предимство пред традиционно линейна мрежа, която е неадекватна, когато става въпрос за моделиране на нелинейни данни.
  • Изкуствената невронна мрежа е способна на по-голяма толерантност спрямо традиционната мрежа. Без загуба на съхранени данни, мрежата е в състояние да генерира повреда във всеки от нейните компоненти.
  • Изкуствената невронна мрежа се основава на Adaptive Learning.

Видове изкуствени невронни мрежи:

Съществуват различни видове изкуствени невронни мрежи (ANN) - В зависимост от неврона на човешкия мозък и мрежовите функции, изкуствената невронна мрежа или ANN изпълнява задачи по подобен начин. Повечето от изкуствените невронни мрежи ще имат известна прилика с по-сложни биологични аналози и са много ефективни при предвидените им задачи, като напр. сегментиране или класификация. Видове изкуствени невронни мрежи

Видове изкуствени невронни мрежи

Видове изкуствени невронни мрежи

Обратна връзка ANN - При този тип ANN изходът се връща обратно в мрежата, за да постигне вътрешно най-добре развитите резултати. Мрежата за обратна връзка захранва информацията обратно в себе си и е много подходяща за решаване на проблеми с оптимизацията, според Университета в Масачузетс, Център за атмосферни изследвания Лоуел. ANN за обратна връзка се използват от корекциите на вътрешната системна грешка.

Препращане напред ANN - Мрежата за пренасочване е проста невронна мрежа, състояща се от входен слой, изходен слой и един или повече слоеве неврони. Чрез оценка на изхода си чрез преглед на неговия вход, мощността на мрежата може да бъде забелязана въз основа на груповото поведение на свързаните неврони и изходът се решава. Основното предимство на тази мрежа е, че тя се научава да оценява и разпознава моделите на въвеждане.

Класификация-прогнозиране ANN –Това е подмножеството на ANN за пренасочване и ANN за класификация-прогнозиране се прилага към сценарии за извличане на данни. Мрежата е обучена да идентифицира конкретни модели и да ги класифицира в специфични групи и след това да ги класифицира в „нови модели“, които са нови за мрежата.

Изкуствената невронна мрежа е изчислителна симулация на биологична невронна мрежа, която притежава поведението на невроните и електрическите сигнали, в които те комуникират между входа, например от очите или нервните окончания в ръката, до изхода на мозъка като реагиране за осветяване, докосване или нагряване.

Учените са изследвали проектирането на изкуствени невронни мрежи и създаването на изкуствен интелект за начина, по който невроните семантично комуникират.

Софтуер за невронна мрежа:

Симулаторите на невронни мрежи са софтуерни приложения, които се използват за симулиране на поведението на изкуствени или биологични невронни мрежи. Те се фокусират върху един или ограничен брой специфични видове невронни мрежи. Симулацията на нервна мрежа често осигурява по-бързо и по-точно прогнозиране в сравнение с други анализи на данни методи, тъй като тези невронни мрежи играят важна роля в процеса на извличане на данни.

Софтуер за невронна мрежа

Софтуер за невронна мрежа

Те обикновено са самостоятелни и не възнамеряват да генерират невронни мрежи, които трябва да бъдат интегрирани в друг софтуер. Симулаторите обикновено имат някаква форма на вградена визуализация за наблюдение на тренировъчния процес. Някои симулатори също визуализират физическата структура на невронните мрежи. Концепцията за невронна мрежа се използва широко за анализ на данни. С помощта на изкуствен софтуер за невронни мрежи може да се извърши прогнозиране на времеви редове, сближаване на функциите и анализ на регресията. Обхватът на невронните мрежи е практически неограничено вземане на решения, разпознаване на модели, прогнозиране, системи за автоматично управление и много други.

Невронната мрежа няма нужда да бъде „препрограмирана“, след като научи нещо подобно на човешкото.

Симулация на невронна мрежа

Симулация на невронна мрежа

Основната цел и намерение на разработването на ANN е да обяснят модела на изкуственото изчисление с основния биологичен неврон. Те очертават мрежовите архитектури и учебни процеси чрез представяне на многослойни мрежи за пренасочване. Предполага се, че изкуствените невронни мрежи могат да се използват за моделиране в други области на производството на енергия. Защо би било необходимо прилагането на изкуствени невронни мрежи? Ако имате някакви въпроси, просто коментирайте по-долу или посетете нашия сайт.

Кредити за снимки: