Вештачка неуронска мрежа (АНН) направљена је по узору на мозак где су неурони повезани у сложене обрасце за обраду података из чула, успостављање сећања и управљање телом. Вештачка неуронска мрежа (АНН) је систем заснован на раду биолошких неуронских мрежа или је такође дефинисан као емулација биолошког неуронског система.

Вештачка неуронска мрежа

Вештачке неуронске мреже (АНН) део су вештачке интелигенције (АИ) и ово је област рачунарства што је повезано са постизањем интелигентнијег понашања рачунара. Вештачке неуронске мреже (АНН) обрађују податке и показују одређену интелигенцију и понашају се излажући интелигенцију на начин попут препознавања образаца, учења и генерализације.

Вештачка неуронска мрежа је програмирани рачунски модел чији је циљ да преслика неуронску структуру и функционисање људског мозга.

Пре него што сазнамо о вештачким неуронским мрежама, у почетку морамо да проучимо шта су то неуронске мреже, а такође и о структури неурона.

Дефиниција неуронских мрежа:

Неуронске мреже су дефинисане као системи међусобно повезаних неурона. Неурони или нервне ћелије су основни градивни блокови мозга који су биолошке неуронске мреже. Структура Неурона је као што је приказано испод

Структура неурона

Вештачке неуронске мреже су рачунски алати по узору на мозак. Састоји се од међусобно повезане структуре вештачки произведених неурона који функционишу као путеви за пренос података. Истраживачи дизајнирају вештачке неуронске мреже (АНН) како би решили низ проблема у препознавању образаца, предвиђању, оптимизацији, асоцијативној меморији и контроли.

Вештачке неуронске мреже описане су као други најбољи начин за формирање међусобно повезаних неурона. Ове вештачке неуронске мреже користе се за моделирање мозга и такође за обављање одређених рачунских задатака. Успешна АНН апликација имаће могућност препознавања знакова.

Структура неуронске мреже

Увод у неуронске мреже:

Рачунски систем се састоји од низа једноставних, међусобно врло повезаних процесних елемената и они обрађују информације на спољне улазе са својим динамичким одзивом стања. Неурон има способност да произведе линеарни или нелинеарни одговор. Нелинеарна вештачка мрежа настаје међусобним повезивањем нелинеарних неурона. Нелинеарни системи имају улазе који неће бити пропорционални излазима.

Увод у неуронске мреже

Примене вештачких неуронских мрежа:

Примене вештачке неуронске мреже коришћене су у пољу соларне енергије за моделирање и дизајн соларног постројења за производњу паре.
Корисни су у моделирању система, као што је примена сложених мапирања и идентификације система.
АНН се користе за процену оптерећења грејања зграда, фактора пресретања параболичног корита и односа локалне концентрације
АНН се користе у разним апликацијама у управљању, роботици, препознавању образаца, предвиђању, медицини, системима напајања, производњи, оптимизацији, обради сигнала и друштвеним / психолошким наукама.
Такође су коришћени за предвиђање протока ваздуха у просторији за испитивање са природном вентилацијом и за предвиђање потрошње енергије соларних зграда.
Они су у стању да обрађују бучне и непотпуне податке и такође се носе са нелинеарним проблемима
Употреба вештачких неуронских мрежа у системима за вентилацију и климатизацију, хлађење, моделирање, грејање, предвиђање оптерећења, управљање системима за производњу електричне енергије и сунчевим зрачењем.

Апликација за вештачку неуронску мрежу пружа алтернативни начин за решавање сложених проблема, јер су они међу најновијим технологијама обраде сигнала. Вештачке неуронске мреже нуде стварна решења која је тешко упарити са другим технологијама. Решење засновано на неуронским мрежама врло је ефикасно у погледу развоја, времена и ресурса.

Софтверска имплементација неуронске мреже може се извршити са њиховим предностима и недостацима.

Предности:

Неуронска мрежа може обављати задатке у којима линеарни програм не може да изврши.
Када елемент неуронске мреже закаже, може се наставити без икаквих проблема због њихове паралелне природе.
Неуронску мрежу није потребно репрограмирати док сама учи.
Може се применити на лак начин без икаквих проблема.
Као прилагодљиви, интелигентни системи, неуронске мреже су робусне и изврсне у решавању сложених проблема. Неуронске мреже су ефикасне у свом програмирању и научници се слажу да су предности коришћења АНН-а веће од ризика.
Може се применити у било којој апликацији.

Мане:

Тхе неуронске мреже захтева обуку за рад.
Захтева велико време обраде за велике неуронске мреже.
Архитектура неуронске мреже се разликује од архитектура и историја микропроцесора па се на њих морају опонашати.

Вештачка неуронска мрежа развијена је систематским поступним поступком који оптимизује критеријум познат под називом правило учења. Улазно / излазни подаци о обуци су основни за ове мреже јер преносе информације које ће бити потребне за откривање оптималне радне тачке. Нелинеарна природа неуронске мреже чини њене процесне елементе флексибилним у њиховом систему.

Вештачка неуронска мрежа је систем, а овај систем је структура која прима улаз, обрађује податке и даје излаз. Улаз у низ података биће ВАВЕ звук, подаци из сликовне датотеке или било која врста података који могу бити представљени у низу. Једном када се улаз прикаже неуронској мрежи, на излазу се поставља потребан циљни одговор и из разлике жељеног одзива заједно са излазом стварног система добија се грешка. Информације о грешкама се враћају у систем и врши многа прилагођавања њихових параметара у систематском редоследу који је обично познат као правило учења. Овај поступак се понавља све док се не прихвати жељени излаз.

Примећује се да перформансе у великој мери зависе од података, па би подаци требали бити претходно обрађени независним алгоритмима као што су ДСП алгоритми.

Предности умјетних неуронских мрежа:

Вештачке неуронске мреже су флексибилне и прилагодљиве.
Вештачке неуронске мреже користе се у системима за препознавање секвенци и образаца, обраду података, роботику, моделирање итд.
АНН стиче знање из своје околине прилагођавањем унутрашњим и спољним параметрима и решава сложене проблеме којима је тешко управљати.
Генерализује знање дајући адекватне одговоре на непознате ситуације.
Флексибилност - Вештачке неуронске мреже су флексибилне и имају способност учења, генерализовања и прилагођавања ситуацијама на основу својих налаза.
Нелинеарност - Ова функција омогућава мрежи да ефикасно стиче знање учењем. Ово је изразита предност у односу на традиционално линеарну мрежу која је неадекватна када је у питању моделирање нелинеарних података.
Вештачка неуронска мрежа способна је за већу толеранцију грешака од традиционалне мреже. Без губитка сачуваних података, мрежа је у стању да регенерише квар у било којој од својих компоненти.
Вештачка мрежа неурона заснива се на адаптивном учењу.

Врсте вештачких неуронских мрежа:

Постоје различите врсте вештачких неуронских мрежа (АНН) - У зависности од неурона људског мозга и функција мреже, вештачка неуронска мрежа или АНН обавља задатке на сличан начин. Већина вештачких неуронских мрежа имаће неку сличност са сложенијим биолошким колегама и врло су ефикасне у предвиђеним задацима као што су нпр. сегментација или класификација. Врсте вештачких неуронских мрежа

“како направити тахометар ”

Врсте вештачких неуронских мрежа

Феедбацк АНН - Код ове врсте АНН-а, излаз се враћа у мрежу како би се постигли најбоље развијени резултати интерно. Мрежа повратних информација враћа информације у себе и врло је погодна за решавање проблема са оптимизацијом, према Универзитету Массацхусеттс, Ловелл Центер фор Атмоспхериц Ресеарцх. Повратне АНН-ове користе исправке интерних системских грешака.

Феед Форвард АНН - Феед-форвард мрежа је једноставна неуронска мрежа која се састоји од улазног слоја, излазног слоја и једног или више слојева неурона. Кроз процену свог излаза прегледом његовог улаза, снага мреже може се приметити на основу групног понашања повезани неурони и излаз се одлучује. Главна предност ове мреже је што она учи да процењује и препознаје обрасце уноса.

Класификација-предвиђање АНН –То је подскуп АНН-а за прослеђивање и АНН за класификацију-предвиђање примењује се на сценарије рударења података. Мрежа је обучена да идентификује одређене обрасце и класификује их у одређене групе, а затим даље класификује у „нове обрасце“ који су нови у мрежи.

Вештачка неуронска мрежа је рачунарска симулација биолошке неуронске мреже. Они поседују понашање неурона и електричне сигнале у којима комуницирају између улаза, попут очију или нервних завршетака у руци, до излаза мозга, као што је реакција да осветли, додирне или загреје.

Научници су истраживали у дизајнирању вештачких неуронских мрежа и стварању вештачке интелигенције о начину семантичке комуникације неурона.

Софтвер за неуронску мрежу:

Симулатори неуронских мрежа су софтверске апликације које се користе за симулацију понашања вештачких или биолошких неуронских мрежа. Фокусирају се на једну или ограничени број специфичних врста неуронских мрежа. Симулација неуронске мреже често пружа брже и тачније предвиђање у поређењу са другом анализом података методе јер ове неуронске мреже играју значајну улогу у процесу рударења података.

Софтвер за неуронску мрежу

Они су обично самостални и не намеравају да генеришу неуронске мреже које морају бити интегрисане у други софтвер. Симулатори обично имају уграђену визуелизацију за надгледање процеса обуке. Неки симулатори такође визуализују физичку структуру неуронских мрежа. Концепт неуронске мреже се широко користи за анализу података. Уз помоћ софтвера вештачке неуронске мреже могу се извршити предвиђања временских серија, апроксимација функција и анализа регресије. Обим неуронских мрежа је практично неограничено доношење одлука, препознавање образаца, предвиђање, системи аутоматског управљања и многи други.

Неуронска мрежа нема потребу за „репрограмирањем“ након што сазна нешто слично људском.

Симулација неуронске мреже

Главни циљ и намера развоја АНН-а је да они објасне модел вештачког рачунања са основним биолошким неуроном. Они представљају структуру мреже и процесе учења представљањем вишеслојних мрежа за прослеђивање. Предлаже се да се вештачке неуронске мреже могу користити за моделирање у другим областима производње енергије. Зашто би била неопходна примена вештачких неуронских мрежа? Ако имате било каквих питања, само коментаришите испод или посетите нашу страницу.

Фото кредити: