Umělá neuronová síť (ANN) je modelována na mozku, kde jsou neurony spojeny ve složitých vzorcích, aby zpracovávaly údaje ze smyslů, vytvářely paměti a ovládaly tělo. Artificial Neural Network (ANN) je systém založený na provozu biologických neuronových sítí nebo je také definován jako emulace biologického neurálního systému.

Umělá neuronová síť

Artificial Neural Networks (ANN) je součástí umělé inteligence (AI) a to je oblast informatiky což souvisí s tím, aby se počítače chovaly inteligentněji. Umělé neuronové sítě (ANN) zpracovávají data a vykazují určitou inteligenci a chovají se tak, že vykazují inteligenci takovým způsobem, jako je rozpoznávání vzorů, učení a generalizace.

Umělá neurální síť je naprogramovaný výpočetní model, jehož cílem je replikovat neurální strukturu a fungování lidského mozku.

Než se dozvíte o umělých neuronových sítích, nejprve si musíme prostudovat, co jsou neuronové sítě, a také o struktuře neuronů.

Definice neuronových sítí:

Neuronové sítě jsou definovány jako systémy propojených neuronů. Neurony nebo nervové buňky jsou základními stavebními kameny mozků, kterými jsou biologické neurální sítě. Struktura Neuronu je uvedena níže

Struktura neuronu

Umělé neuronové sítě jsou výpočetní nástroje, které byly modelovány podle mozků. Skládá se ze vzájemně propojené struktury uměle vytvořených neuronů, které fungují jako cesty pro přenos dat. Vědci navrhují umělé neuronové sítě (ANN), aby vyřešili řadu problémů v rozpoznávání, predikci, optimalizaci, asociativní paměti a ovládání.

Umělé neuronové sítě byly popsány jako druhý nejlepší způsob, jak vytvořit propojené neurony. Tyto umělé neuronové sítě se používají k modelování mozků a také k provádění konkrétních výpočetních úkolů. Úspěšná aplikace ANN bude mít schopnost rozpoznávání znaků.

Struktura neuronové sítě

Úvod do neuronových sítí:

Výpočtový systém je tvořen řadou jednoduchých, vysoce propojených zpracovatelských prvků a zpracovávají informace na externí vstupy pomocí své reakce dynamického stavu. Neuron má schopnost produkovat lineární nebo nelineární odpověď. Nelineární umělá síť se vytváří propojením nelineárních neuronů. Nelineární systémy mají vstupy, které nebudou úměrné výstupům.

Úvod do neuronových sítí

Aplikace umělých neuronových sítí:

Aplikace umělých neuronových sítí byly použity v oblasti solární energie pro modelování a návrh solární elektrárny.
Jsou užitečné při modelování systému, například při implementaci komplexního mapování a identifikace systému.
ANN se používají k odhadu tepelného zatížení budov, koeficientu zachycení parabolického koryta kolektoru a místního koncentračního poměru
ANN se používají v různých aplikacích v řízení, robotice, rozpoznávání vzorů, předpovídání, medicíně, energetických systémech, výrobě, optimalizaci, zpracování signálu a sociálních / psychologických vědách.
Používají se také pro predikci proudění vzduchu v přirozeně větrané zkušební místnosti a pro predikci spotřeby energie solárních budov.
Jsou schopni zpracovat hlučná a neúplná data a také zvládnout nelineární problémy
Využití umělých neuronových sítí ve ventilačních a klimatizačních systémech, chlazení, modelování, vytápění, předpovědi zátěže, řízení systémů výroby energie a slunečního záření.

Aplikace umělé neuronové sítě poskytuje alternativní způsob řešení složitých problémů, protože patří mezi nejnovější technologie zpracování signálu. Umělé neuronové sítě nabízejí skutečná řešení, která je obtížné porovnat s jinými technologiemi. Řešení založené na neuronových sítích je velmi efektivní z hlediska vývoje, času a zdrojů.

Softwarovou implementaci neuronové sítě lze provést s jejich výhodami a nevýhodami.

Výhody:

Neuronová síť může provádět úkoly, ve kterých lineární program nemůže fungovat.
Když prvek neuronové sítě selže, může bez problémů pokračovat svou paralelní povahou.
Neuronová síť nemusí být přeprogramována, protože se sama učí.
Lze jej snadno implementovat bez problémů.
Jako adaptivní inteligentní systémy jsou neuronové sítě robustní a vynikají při řešení složitých problémů. Neuronové sítě jsou účinné při programování a vědci se shodují, že výhody používání ANN převažují nad riziky.
Lze jej implementovat do jakékoli aplikace.

Nevýhody:

The nervová síť provoz vyžaduje školení.
Vyžaduje vysokou dobu zpracování pro velké neuronové sítě.
Architektura neuronové sítě se liší od architektury architektura a historie mikroprocesorů takže je třeba je napodobit.

Umělá neuronová síť je vyvíjena systematickým postupným postupem, který optimalizuje kritérium obecně známé jako pravidlo učení. Vstupní / výstupní tréninková data jsou pro tyto sítě zásadní, protože sdělují informace, které budou nezbytné k nalezení optimálního provozního bodu. Nelineární povaha neuronové sítě činí její procesní prvky pružnými v jejich systému.

Umělá neuronová síť je systém a tento systém je struktura, která přijímá vstup, zpracovává data a poskytuje výstup. Vstupem do datového pole bude zvuk WAVE, data z obrazového souboru nebo jakýkoli druh dat, která lze v poli reprezentovat. Jakmile je vstup předložen neurální síti, je na výstupu nastavena požadovaná cílová odezva a z rozdílu požadované odezvy spolu s výstupem reálného systému je získána chyba. Informace o chybě se vrací zpět do systému a provádí mnoho úprav jejich parametrů v systematickém pořadí, které se běžně nazývá pravidlo učení. Tento proces se opakuje, dokud není přijat požadovaný výstup.

Je pozorováno, že výkon závisí na datech, takže data by měla být předem zpracována pomocí algoritmů třetích stran, jako jsou algoritmy DSP.

Výhody umělých neuronových sítí:

Umělé neuronové sítě jsou flexibilní a adaptivní.
Umělé neuronové sítě se používají v systémech rozpoznávání sekvencí a vzorů, zpracování dat, robotice, modelování atd.
ANN získává znalosti ze svého okolí přizpůsobením se vnitřním a vnějším parametrům a řeší složité problémy, které je obtížné zvládnout.
Zobecňuje znalosti tak, aby adekvátně reagovaly na neznámé situace.
Flexibilita - Umělé neuronové sítě jsou flexibilní a mají schopnost učit se, zobecňovat a přizpůsobovat se situacím na základě svých zjištění.
Non-Linearity - Tato funkce umožňuje síti efektivně získávat znalosti učením. To je výrazná výhoda oproti tradičně lineární síti, která je nedostatečná, pokud jde o modelování nelineárních dat.
Síť umělých neuronů je schopna větší odolnosti proti chybám než tradiční síť. Bez ztráty uložených dat je síť schopna regenerovat poruchu kterékoli ze svých komponent.
Síť umělých neuronů je založena na adaptivním učení.

Typy umělých neuronových sítí:

Existují různé typy umělých neuronových sítí (ANN) - v závislosti na neuronu a síťových funkcích lidského mozku provádí umělá neurální síť nebo ANN úkoly podobným způsobem. Většina umělých neuronových sítí bude mít určitou podobnost se složitějšími biologickými protějšky a je velmi účinná při jejich zamýšlených úkolech, jako je např. segmentace nebo klasifikace. Druhy umělých neuronových sítí

“mohu převést 220v na 110v ”

Druhy umělých neuronových sítí

Zpětná vazba ANN - U těchto typů ANN se výstup vrací zpět do sítě, aby se interně dosáhlo nejlépe vyvinutých výsledků. Síť zpětné vazby přivádí informace zpět do sebe a je vhodná pro řešení problémů s optimalizací, uvádí University of Massachusetts, Lowell Center for Atmospheric Research. ANNY zpětné vazby se používají při opravách interních systémových chyb.

Feed Forward ANN - Dopředná síť je jednoduchá neurální síť skládající se ze vstupní vrstvy, výstupní vrstvy a jedné nebo více vrstev neuronů. Vyhodnocením jejího výstupu kontrolou jejího vstupu lze zaznamenat sílu sítě na základě skupinového chování připojené neurony a výstup je rozhodnut. Hlavní výhodou této sítě je, že se učí vyhodnocovat a rozpoznávat vstupní vzory.

Klasifikace-Predikce ANN –Jedná se o podmnožinu dopředné ANN a klasifikace-predikce ANN se použije pro scénáře těžby dat. Síť je proškolena k identifikaci konkrétních vzorů a jejich klasifikaci do konkrétních skupin a jejich následnému klasifikaci do „nových vzorů“, které jsou pro síť nové.

Umělá neuronová síť je výpočetní simulace biologické neuronové sítě, která má chování neuronů a elektrických signálů, ve kterých komunikují mezi vstupy, například z očí nebo nervových zakončení v ruce, do výstupu mozku, jako je reakce k osvětlení, dotyku nebo zahřívání.

Vědci zkoumali navrhování umělých neuronových sítí a vytváření umělé inteligence o způsobu sémantické komunikace neuronů.

Software pro neurální sítě:

Simulátory neuronových sítí jsou softwarové aplikace, které se používají k simulaci chování umělých nebo biologických neuronových sítí. Zaměřují se na jeden nebo omezený počet konkrétních typů neuronových sítí. Simulace neuronových sítí často poskytuje rychlejší a přesnější předpověď ve srovnání s jinými analýzami dat metody, protože tyto neuronové sítě hrají významnou roli v procesu dolování dat.

Software pro neurální sítě

Obvykle jsou samostatné a nemají v úmyslu generovat neuronové sítě, které musí být integrovány do jiného softwaru. Simulátory mají obvykle nějakou formu integrované vizualizace, která monitoruje tréninkový proces. Některé simulátory také vizualizují fyzickou strukturu neuronových sítí. Koncept neuronové sítě je široce používán pro analýzu dat. Pomocí softwaru pro umělou neurální síť lze provádět předpovědi časových řad, aproximaci funkcí a regresní analýzu. Rozsah neuronových sítí je prakticky neomezené rozhodování, rozpoznávání vzorů, předpovídání, automatické řídicí systémy a mnoho dalších.

Jakmile se neuronová síť naučí něco podobného člověku, nemusí být „přeprogramována“.

Simulace neuronových sítí

Hlavním cílem a záměrem vývoje ANN je, aby vysvětlili model umělého výpočtu se základním biologickým neuronem. Načrtávají síťové architektury a procesy učení prezentací vícevrstvých sítí dopředného přenosu. Navrhuje se, aby umělé neuronové sítě mohly být použity pro modelování v jiných oblastech výroby energie. Proč by byla nutná implementace umělých neuronových sítí? Pokud máte nějaké dotazy, jednoduše komentujte níže nebo navštivte naše stránky.

Fotografické kredity: