Искусственная нейронная сеть (ИНС) моделируется на основе мозга, где нейроны соединены в сложные схемы для обработки данных от органов чувств, создания воспоминаний и управления телом. Искусственная нейронная сеть (ИНС) - это система, основанная на работе биологических нейронных сетей, или она также определяется как эмуляция биологической нейронной системы.

Искусственная нейронная сеть

Искусственные нейронные сети (ИНС) являются частью искусственного интеллекта (ИИ), и это область информатики что связано с тем, что компьютеры работают более разумно. Искусственные нейронные сети (ИНС) обрабатывают данные и демонстрируют некоторый интеллект, и они проявляют интеллект таким образом, как распознавание образов, обучение и обобщение.

Искусственная нейронная сеть - это запрограммированная вычислительная модель, которая призвана воспроизвести нейронную структуру и функционирование человеческого мозга.

Прежде чем узнать об искусственных нейронных сетях, сначала нам нужно изучить, что такое нейронные сети, а также о структуре нейрона.

Определение нейронных сетей:

Нейронные сети определяются как системы взаимосвязанных нейронов. Нейроны или нервные клетки - это основные строительные блоки мозга, которые представляют собой биологические нейронные сети. Структура нейрона показана ниже.

Структура нейрона

Искусственные нейронные сети - это вычислительные инструменты, созданные по образцу мозга. Он состоит из взаимосвязанной структуры искусственно созданных нейронов, которые функционируют как пути передачи данных. Исследователи разрабатывают искусственные нейронные сети (ИНС) для решения множества задач в области распознавания образов, прогнозирования, оптимизации, ассоциативной памяти и управления.

Искусственные нейронные сети были описаны как второй лучший способ формирования взаимосвязанных нейронов. Эти искусственные нейронные сети используются для моделирования мозга, а также для выполнения определенных вычислительных задач. Успешное приложение ИНС будет иметь возможность распознавания символов.

Структура нейронной сети

Введение в нейронные сети:

Вычислительная система состоит из ряда простых, тесно взаимосвязанных обрабатывающих элементов, и они обрабатывают информацию на внешние входы с помощью своего динамического отклика состояния. Нейрон может производить линейный или нелинейный отклик. Нелинейная искусственная сеть состоит из взаимосвязанных нелинейных нейронов. У нелинейных систем есть входы, которые не будут пропорциональны выходам.

Введение в нейронные сети

Применение искусственных нейронных сетей:

Приложения искусственной нейронной сети использовались в области солнечной энергетики для моделирования и проектирования солнечной парогенерирующей установки.
Они полезны при моделировании системы, например, при реализации сложного картирования и идентификации системы.
ИНС используются для оценки тепловых нагрузок зданий, коэффициента пересечения параболического желоба коллектора и коэффициента локальной концентрации.
ИНС используются в различных приложениях в области управления, робототехники, распознавания образов, прогнозирования, медицины, энергосистем, производства, оптимизации, обработки сигналов и социальных / психологических наук.
Они также использовались для прогнозирования воздушных потоков в испытательной комнате с естественной вентиляцией и для прогнозирования энергопотребления солнечных зданий.
Они могут обрабатывать зашумленные и неполные данные, а также могут решать нелинейные проблемы.
Использование искусственных нейронных сетей в системах вентиляции и кондиционирования, холодоснабжения, моделирования, отопления, прогнозирования нагрузки, управления системами выработки электроэнергии и солнечной радиации.

Приложение искусственной нейронной сети предоставляет альтернативный способ решения сложных проблем, поскольку они относятся к числу новейших технологий обработки сигналов. Искусственные нейронные сети предлагают реальные решения, которые трудно сопоставить с другими технологиями. Решение на основе нейронной сети очень эффективно с точки зрения разработки, времени и ресурсов.

Программная реализация нейронной сети может быть выполнена со своими достоинствами и недостатками.

Преимущества:

Нейронная сеть может выполнять задачи, которые не могут выполняться линейной программой.
Когда какой-либо элемент нейронной сети выходит из строя, он может без проблем продолжать работу благодаря своей параллельной природе.
Нейронную сеть не нужно перепрограммировать, поскольку она обучается сама.
Его можно легко реализовать без каких-либо проблем.
Как адаптивные интеллектуальные системы, нейронные сети надежны и отлично справляются с решением сложных задач. Нейронные сети эффективны в программировании, и ученые согласны с тем, что преимущества использования ИНС перевешивают риски.
Его можно реализовать в любом приложении.

Недостатки:

В нейронная сеть требуется обучение для работы.
Требует большого времени обработки для больших нейронных сетей.
Архитектура нейронной сети отличается от архитектура и история микропроцессоров поэтому их нужно подражать.

Искусственная нейронная сеть разрабатывается с помощью систематической пошаговой процедуры, которая оптимизирует критерий, широко известный как правило обучения. Данные обучения ввода / вывода являются фундаментальными для этих сетей, поскольку они передают информацию, которая будет необходима для определения оптимальной рабочей точки. Нелинейный характер нейронной сети делает ее обрабатывающие элементы гибкими в их системе.

Искусственная нейронная сеть - это система, и эта система представляет собой структуру, которая получает ввод, обрабатывает данные и обеспечивает вывод. Входом в массив данных будет звук WAVE, данные из файла изображения или любые данные, которые могут быть представлены в массиве. Как только входные данные представлены нейронной сети, на выходе устанавливается требуемый целевой отклик, и из разницы между желаемым откликом и выходом реальной системы получается ошибка. Информация об ошибках возвращается в систему, и она вносит множество корректировок в их параметры в систематическом порядке, который обычно известен как правило обучения. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет принят желаемый результат.

Замечено, что производительность во многом зависит от данных, поэтому данные следует предварительно обрабатывать с помощью сторонних алгоритмов, таких как алгоритмы DSP.

Преимущества искусственных нейронных сетей:

Искусственные нейронные сети гибки и адаптивны.
Искусственные нейронные сети используются в системах распознавания последовательностей и образов, обработки данных, робототехники, моделирования и т. Д.
ИНС получает знания от своего окружения, адаптируясь к внутренним и внешним параметрам, и они решают сложные проблемы, с которыми трудно справиться.
Он обобщает знания для получения адекватных ответов на неизвестные ситуации.
Гибкость - искусственные нейронные сети являются гибкими и способны учиться, обобщать и адаптироваться к ситуациям на основе полученных результатов.
Нелинейность - эта функция позволяет сети эффективно приобретать знания путем обучения. Это явное преимущество перед традиционно линейной сетью, которая неадекватна, когда дело доходит до моделирования нелинейных данных.
Искусственная нейронная сеть обладает большей отказоустойчивостью, чем традиционная сеть. Без потери хранимых данных сеть способна восстановить отказ любого из своих компонентов.
Искусственная нейронная сеть основана на адаптивном обучении.

Типы искусственных нейронных сетей:

Существуют различные типы искусственных нейронных сетей (ИНС) - в зависимости от нейронов человеческого мозга и сетевых функций искусственная нейронная сеть или ИНС выполняет задачи аналогичным образом. Большинство искусственных нейронных сетей будут иметь некоторое сходство с более сложными биологическими аналогами и очень эффективны при выполнении своих предполагаемых задач, таких как, например, сегментация или классификация. Типы искусственных нейронных сетей

“как запитать автомобильный усилитель дома ”

Типы искусственных нейронных сетей

Обратная связь ИНС - В этом типе ИНС выходные данные возвращаются в сеть для достижения наилучших внутренних результатов. По данным Центра атмосферных исследований Лоуэлла Массачусетского университета, сеть обратной связи передает информацию себе и хорошо подходит для решения задач оптимизации. ИНС обратной связи используются внутренней системой исправления ошибок.

Прямая ИНС - Сеть с прямой связью - это простая нейронная сеть, состоящая из входного слоя, выходного слоя и одного или нескольких слоев нейронов. Путем оценки выходных данных путем анализа входных данных можно отметить мощность сети на основе группового поведения подключенные нейроны и выход. Основное преимущество этой сети заключается в том, что она учится оценивать и распознавать шаблоны ввода.

Классификация-предсказание ИНС –Это подмножество ИНС прямого распространения, и ИНС с прогнозированием классификации применяется к сценариям интеллектуального анализа данных. Сеть обучается идентифицировать определенные шаблоны и классифицировать их в определенные группы, а затем классифицировать их в «новые шаблоны», которые являются новыми для сети.

Искусственная нейронная сеть - это компьютерная симуляция биологической нейронной сети, которая обладает поведением нейронов и электрическими сигналами, с помощью которых они обмениваются данными между входными данными, такими как глаза или нервные окончания в руке, и выходными сигналами мозга, такими как реагирование зажечь, прикоснуться или нагреть.

Ученые занимались разработкой искусственных нейронных сетей и созданием искусственного интеллекта о том, как нейроны семантически общаются.

Программное обеспечение нейронной сети:

Симуляторы нейронных сетей - это программные приложения, которые используются для моделирования поведения искусственных или биологических нейронных сетей. Они ориентированы на один или ограниченное количество конкретных типов нейронных сетей. Моделирование нейронных сетей часто обеспечивает более быстрое и точное прогнозирование по сравнению с другим анализом данных. методы, поскольку эти нейронные сети играют значительную роль в процессе интеллектуального анализа данных.

Программное обеспечение нейронной сети

Как правило, они автономны и не предназначены для создания нейронных сетей, которые необходимо интегрировать в другое программное обеспечение. Симуляторы обычно имеют встроенную визуализацию для контроля тренировочного процесса. Некоторые симуляторы также визуализируют физическую структуру нейронных сетей. Концепция нейронной сети широко используется для анализа данных. С помощью программного обеспечения искусственной нейронной сети можно выполнять прогнозирование временных рядов, аппроксимацию функций и регрессионный анализ. Сфера применения нейронных сетей - практически безграничное принятие решений, распознавание образов, прогнозирование, системы автоматического управления и много других.

Нейронная сеть не нуждается в «перепрограммировании», если она узнает что-то похожее на человека.

Моделирование нейронной сети

Основная цель и намерение разработки ИНС состоит в том, чтобы они объясняли модель искусственных вычислений с помощью базового биологического нейрона. Они описывают сетевые архитектуры и процессы обучения, представляя многоуровневые сети с прямой связью. Предполагается, что искусственные нейронные сети могут быть использованы для моделирования в других областях производства энергии. Зачем было бы необходимо внедрение искусственных нейронных сетей? Если у вас есть какие-либо вопросы, просто оставьте комментарий ниже или посетите наш сайт.

Фото: