Et kunstig nevralt nettverk (ANN) er modellert på hjernen der nevroner er koblet i komplekse mønstre for å behandle data fra sansene, etablere minner og kontrollere kroppen. Et kunstig nevralt nettverk (ANN) er et system basert på driften av biologiske nevrale nettverk, eller det er også definert som en emulering av biologisk nevrale system.

Kunstig nevralt nettverk

Artificial Neural Networks (ANN) er en del av Artificial Intelligence (AI), og dette er informatikkområde som er relatert til å få datamaskiner til å oppføre seg mer intelligent. Kunstige nevrale nettverk (ANN) behandler data og viser litt intelligens, og de oppfører seg med å vise intelligens på en måte som mønstergjenkjenning, læring og generalisering.

Et kunstig nevralt nettverk er en programmert beregningsmodell som tar sikte på å replikere den neurale strukturen og funksjonen til den menneskelige hjerne.

Før vi vet om kunstige nevrale nettverk, må vi først studere hva som er nevrale nettverk og også om strukturen til nevroner.

Definisjon av nevrale nettverk:

Nevrale nettverk er definert som systemene til sammenkoblede nevroner. Nevroner eller nerveceller er de grunnleggende byggesteinene i hjernen som er de biologiske nevrale nettverkene. Strukturen til Neuron er som vist nedenfor

Struktur av nevron

Kunstige nevrale nettverk er beregningsverktøyene som ble modellert etter hjerner. Den består av en sammenkoblet struktur av kunstig produserte nevroner som fungerer som veier for dataoverføring. Forskere designer kunstige nevrale nettverk (ANN) for å løse en rekke problemer innen mønstergjenkjenning, prediksjon, optimalisering, assosiativt minne og kontroll.

Kunstige nevrale nettverk har blitt beskrevet som den nest beste måten å danne sammenkoblede nevroner. Disse kunstige nevrale nettverk brukes til å modellere hjerner og også til å utføre spesifikke beregningsoppgaver. En vellykket ANN-applikasjon vil ha evnen til karaktergjenkjenning.

Nevrale nettverksstruktur

Introduksjon til nevrale nettverk:

Et databehandlingssystem består av en rekke enkle, svært sammenkoblede behandlingselementer, og de behandler informasjon til eksterne innganger med deres dynamiske tilstandsrespons. Et nevron har evnen til å produsere en lineær eller en ikke-lineær respons. Et ikke-lineært kunstig nettverk er laget ved sammenkobling av ikke-lineære nevroner. Ikke-lineære systemer har innganger som ikke vil være proporsjonale med utgangene.

Introduksjon til nevrale nettverk

Anvendelser av kunstige nevrale nettverk:

Kunstige nevrale nettverksapplikasjoner har blitt brukt innen solenergi for modellering og design av et solcelleanlegg.
De er nyttige i systemmodellering, for eksempel i implementering av kompleks kartlegging og systemidentifikasjon.
ANN brukes til estimering av oppvarmingsbelastninger i bygninger, parabolsk dalfangers avskjæringsfaktor og lokal konsentrasjonsforhold
ANN brukes i forskjellige applikasjoner innen kontroll, robotikk, mønstergjenkjenning, prognoser, medisin, kraftsystemer, produksjon, optimalisering, signalbehandling og sosial / psykologisk vitenskap.
De har også blitt brukt til å forutsi luftstrømmer i et naturlig ventilert testrom og for å forutsi energiforbruket til solbygninger.
De er i stand til å håndtere støyende og ufullstendige data og kan også håndtere ikke-lineære problemer
Bruk av kunstige nevrale nettverk i ventilasjons- og klimaanleggssystemer, kjøling, modellering, oppvarming, belastningsprognoser, kontroll av kraftproduksjonssystemer og solstråling.

Et kunstig nevralt nettverksapplikasjon gir en alternativ måte å takle komplekse problemer, siden de er blant de nyeste signalbehandlingsteknologiene. Kunstige nevrale nettverk tilbyr virkelige løsninger som er vanskelige å matche med andre teknologier. Nevrale nettverksbasert løsning er veldig effektiv når det gjelder utvikling, tid og ressurser.

Programvareimplementering av et nevralt nettverk kan gjøres med fordeler og ulemper.

Fordeler:

Et nevralt nettverk kan utføre oppgaver der et lineært program ikke kan utføre.
Når et element i nevrale nettverk mislykkes, kan det fortsette uten problemer av deres parallelle natur.
Et nevralt nettverk trenger ikke å omprogrammeres når det lærer seg selv.
Den kan implementeres på en enkel måte uten problemer.
Som adaptive, intelligente systemer er nevrale nettverk robuste og utmerker seg i å løse komplekse problemer. Nevrale nettverk er effektive i programmeringen, og forskerne er enige om at fordelene ved å bruke ANN oppveier risikoen.
Den kan implementeres i alle applikasjoner.

Ulemper:

De nevrale nettverket krever opplæring for å operere.
Krever høy behandlingstid for store nevrale nettverk.
Arkitekturen til et nevralt nettverk er forskjellig fra arkitektur og historie med mikroprosessorer så de må etterlignes.

Et kunstig nevralt nettverk er utviklet med en systematisk trinnvis prosedyre som optimaliserer et kriterium som er kjent som læringsregelen. Inngangs- / utdataopplæringsdataene er grunnleggende for disse nettverkene, da de kommuniserer informasjonen som vil være nødvendig for å oppdage det optimale driftspunktet. En ikke-lineær karakter av nevrale nettverk gjør behandlingselementene fleksible i systemet.

Et kunstig nevralt nettverk er et system, og dette systemet er en struktur som mottar en inngang, behandler dataene og gir en utgang. Inngangen i dataarray vil være WAVE-lyd, data fra en bildefil eller hvilken som helst form for data som kan representeres i en matrise. Når en inngang er presentert for det nevrale nettverket, kreves målresponsen ved utgangen, og fra forskjellen i ønsket respons sammen med utgangen fra det virkelige systemet oppnås en feil. Feilinformasjonen blir matet tilbake til systemet, og det gjør mange justeringer av parametrene deres i en systematisk rekkefølge som er kjent som læringsregelen. Denne prosessen gjentas til ønsket utdata er akseptert.

Det observeres at ytelsen henger sterkt på dataene, så dataene skal forhåndsbehandles med tredjepartsalgoritmer som DSP-algoritmer.

Fordeler med kunstige nevrale nettverk:

Kunstige nevrale nettverk er fleksible og tilpasningsdyktige.
Kunstige nevrale nettverk brukes i sekvens- og mønstergjenkjenningssystemer, databehandling, robotikk, modellering, etc.
ANN tilegner seg kunnskap fra omgivelsene sine ved å tilpasse seg interne og eksterne parametere, og de løser komplekse problemer som er vanskelige å håndtere.
Det generaliserer kunnskap for å gi tilstrekkelige svar på ukjente situasjoner.
Fleksibilitet - Kunstige nevrale nettverk er fleksible og har evnen til å lære, generalisere og tilpasse seg situasjoner basert på funnene.
Ikke-lineæritet - Denne funksjonen lar nettverket effektivt tilegne seg kunnskap ved å lære. Dette er en klar fordel i forhold til et tradisjonelt lineært nettverk som er utilstrekkelig når det gjelder modellering av ikke-lineære data.
Et kunstig nevronnettverk er i stand til større feiltoleranse enn et tradisjonelt nettverk. Uten tap av lagrede data er nettverket i stand til å regenerere en feil i noen av komponentene.
Et kunstig nevronnettverk er basert på Adaptive Learning.

Typer kunstige nevrale nettverk:

Det finnes forskjellige typer kunstige nevrale nettverk (ANN) - Avhengig av den menneskelige hjernens nevron og nettverksfunksjoner, utfører et kunstig nevralt nettverk eller ANN oppgaver på lignende måte. De fleste av de kunstige nevrale nettverkene vil ha en viss likhet med mer komplekse biologiske kolleger og er veldig effektive til sine tiltenkte oppgaver som for f.eks. segmentering eller klassifisering. Typer kunstige nevrale nettverk

“hvordan lage en radiosender og mottaker ”

Typer kunstige nevrale nettverk

Tilbakemelding ANN - I denne typen ANN går produksjonen tilbake til nettverket for å oppnå de best utviklede resultatene internt. Tilbakemeldingsnettverket mater informasjonen tilbake til seg selv og er godt egnet til å løse optimaliseringsproblemer, ifølge University of Massachusetts, Lowell Center for Atmospheric Research. Tilbakemeldings-ANN-er brukes av interne systemfeilkorreksjoner.

Feed Forward ANN - Et feed-forward-nettverk er et enkelt nevralt nettverk som består av et inngangslag, et utgangslag og ett eller flere lag med nevroner. Gjennom evaluering av utdataene ved å se på inngangen, kan kraften til nettverket bli lagt merke til basert på gruppeadferd de tilkoblede nevronene og produksjonen avgjøres. Hovedfordelen med dette nettverket er at det lærer seg å evaluere og gjenkjenne inngangsmønstre.

Klassifisering-prediksjon ANN –Det er delmengden av feed-forward ANN og klassifiserings-prediksjonen ANN blir brukt på data-mining scenarier. Nettverket er opplært i å identifisere bestemte mønstre og klassifisere dem i bestemte grupper og deretter klassifisere dem videre i ”nye mønstre” som er nye for nettverket.

Et kunstig nevralt nettverk er en beregningssimulering av et biologisk nevralt nettverk. Disse har oppførselen til nevroner og de elektriske signalene der de kommuniserer mellom inngang, for eksempel fra øynene eller nerveender i hånden til hjernens utgang, for eksempel å reagere å lyse, berøre eller varme opp.

Forskere forsket på utforming av kunstige nevrale nettverk og opprettelse av kunstig intelligens om måten nevroner semantisk kommuniserer på.

Nevral nettverksprogramvare:

Nevrale nettverkssimulatorer er programvare som brukes til å simulere oppførselen til kunstige eller biologiske nevrale nettverk. De fokuserer på ett eller et begrenset antall spesifikke typer nevrale nettverk. Nevrale nettverkssimulering gir ofte raskere og mer nøyaktig prediksjon sammenlignet med andre dataanalyser metoder som disse nevrale nettverkene spiller en viktig rolle i data mining prosessen.

Nevralt nettverksprogramvare

De er vanligvis frittstående og har ikke til hensikt å generere nevrale nettverk som må integreres i annen programvare. Simulatorer har vanligvis en eller annen form for innebygd visualisering for å overvåke treningsprosessen. Noen simulatorer visualiserer også den fysiske strukturen til nevrale nettverk. Konseptet med Neural Network er mye brukt til analyse av data. Ved hjelp av kunstig nevralt nettverksprogramvare kan tidsserieprognoser, funksjonstilnærming og regresjonsanalyse utføres. Omfanget av nevrale nettverk er praktisk talt ubegrenset beslutningstaking, mønstergjenkjenning, prognoser, automatiske kontrollsystemer og mange andre.

Et nevralt nettverk trenger ikke å bli “omprogrammert” når det lærer noe som ligner på menneskelig.

Nevrale nettverkssimulering

Hovedmålet og intensjonen bak utviklingen av ANN er at de forklarer den kunstige beregningsmodellen med den grunnleggende biologiske nevronen. De skisserer nettverksarkitekturer og læringsprosesser ved å presentere flerlags fremføringsnettverk. Det foreslås at kunstige nevrale nettverk kan brukes til modellering innen andre felt innen energiproduksjon. Hvorfor ville det være nødvendig å implementere kunstige nevrale nettverk? Hvis du har spørsmål, er det bare å kommentere nedenfor eller besøke nettstedet vårt.

Fotokreditter: