Kunstmatige neurale netwerken (ANN) en verschillende typen

Probeer Ons Instrument Voor Het Oplossen Van Problemen





Een kunstmatig neuraal netwerk (ANN) is gemodelleerd naar de hersenen waar neuronen zijn verbonden in complexe patronen om gegevens van de zintuigen te verwerken, herinneringen vast te stellen en het lichaam te besturen. Een kunstmatig neuraal netwerk (ANN) is een systeem dat is gebaseerd op de werking van biologische neurale netwerken of wordt ook gedefinieerd als een emulatie van een biologisch neuraal systeem.

Kunstmatig neuraal netwerk

Kunstmatig neuraal netwerk



Artificial Neural Networks (ANN) is een onderdeel van Artificial Intelligence (AI) en dit is het gebied van informatica wat gerelateerd is aan het slimmer laten gedragen van computers. Kunstmatige neurale netwerken (ANN) verwerken gegevens en vertonen enige intelligentie en gedragen zich door intelligentie op een manier te vertonen als patroonherkenning, leren en generalisatie.


Een kunstmatig neuraal netwerk is een geprogrammeerd rekenmodel dat tot doel heeft de neurale structuur en het functioneren van het menselijk brein te repliceren.



Voordat we iets weten over kunstmatige neurale netwerken, moeten we eerst bestuderen wat neurale netwerken zijn en ook de structuur van neuron.

Definitie van neurale netwerken:

De neurale netwerken worden gedefinieerd als de systemen van onderling verbonden neuronen. Neuronen of zenuwcellen zijn de basisbouwstenen van hersenen die de biologische neurale netwerken zijn. De structuur van Neuron is zoals hieronder weergegeven

Structuur van neuron

Structuur van neuron

Kunstmatige neurale netwerken zijn de computationele hulpmiddelen die zijn gemodelleerd naar hersenen. Het bestaat uit een onderling verbonden structuur van kunstmatig geproduceerde neuronen die functioneren als wegen voor gegevensoverdracht. Onderzoekers ontwerpen kunstmatige neurale netwerken (ANN's) om een ​​verscheidenheid aan problemen op het gebied van patroonherkenning, voorspelling, optimalisatie, associatief geheugen en controle op te lossen.


Kunstmatige neurale netwerken zijn beschreven als de op een na beste manier om onderling verbonden neuronen te vormen. Deze kunstmatige neurale netwerken worden gebruikt om hersenen te modelleren en ook om specifieke computertaken uit te voeren. Een succesvolle ANN-applicatie zal karakterherkenning hebben.

Neurale netwerkstructuur

Neurale netwerkstructuur

Inleiding tot neurale netwerken:

Een computersysteem bestaat uit een aantal eenvoudige, onderling sterk met elkaar verbonden verwerkingselementen en ze verwerken informatie naar externe inputs met hun dynamische toestandsreactie. Een neuron heeft het vermogen om een ​​lineaire of een niet-lineaire reactie te produceren. Een niet-lineair kunstmatig netwerk wordt gemaakt door de onderlinge verbinding van niet-lineaire neuronen. Niet-lineaire systemen hebben inputs die niet evenredig zijn met outputs.

Inleiding tot neurale netwerken

Inleiding tot neurale netwerken

Toepassingen van kunstmatige neurale netwerken:

  • Kunstmatige neurale netwerktoepassingen zijn gebruikt op het gebied van zonne-energie voor het modelleren en ontwerpen van een zonne-stoomgenererende installatie.
  • Ze zijn nuttig bij systeemmodellering, zoals bij het implementeren van complexe mapping en systeemidentificatie.
  • ANN worden gebruikt voor het schatten van de verwarmingsbelasting van gebouwen, de interceptfactor van de parabolische trogcollector en de lokale concentratieverhouding
  • ANN worden gebruikt in diverse toepassingen op het gebied van besturing, robotica, patroonherkenning, prognoses, geneeskunde, energiesystemen, fabricage, optimalisatie, signaalverwerking en sociale / psychologische wetenschappen.
  • Ze zijn ook gebruikt voor het voorspellen van luchtstromen in een natuurlijk geventileerde testruimte en voor het voorspellen van het energieverbruik van zonnegebouwen.
  • Ze zijn in staat om luidruchtige en onvolledige gegevens te verwerken en ook niet-lineaire problemen aan te pakken
  • Het gebruik van kunstmatige neurale netwerken in ventilatie- en airconditioningsystemen, koeling, modellering, verwarming, belastingvoorspelling, regeling van stroomopwekkingssystemen en zonnestraling.

Een kunstmatige neurale netwerktoepassing biedt een alternatieve manier om complexe problemen aan te pakken, aangezien ze tot de nieuwste signaalverwerkingstechnologieën behoren. Kunstmatige neurale netwerken bieden echte oplossingen die moeilijk te evenaren zijn met andere technologieën. Op neurale netwerken gebaseerde oplossing is zeer efficiënt in termen van ontwikkeling, tijd en middelen.

Software-implementatie van een neuraal netwerk kan worden gemaakt met hun voor- en nadelen.

Voordelen:

  • Een neuraal netwerk kan taken uitvoeren die een lineair programma niet kan uitvoeren.
  • Wanneer een element van het neurale netwerk uitvalt, kan het door zijn parallelle aard probleemloos doorgaan.
  • Een neuraal netwerk hoeft niet opnieuw te worden geprogrammeerd omdat het zichzelf leert.
  • Het kan zonder problemen op een gemakkelijke manier worden geïmplementeerd.
  • Als adaptieve, intelligente systemen zijn neurale netwerken robuust en blinken ze uit in het oplossen van complexe problemen. Neurale netwerken zijn efficiënt in hun programmering en de wetenschappers zijn het erover eens dat de voordelen van het gebruik van ANN's opwegen tegen de risico's.
  • Het kan in elke applicatie worden geïmplementeerd.

Nadelen:

Een kunstmatig neuraal netwerk wordt ontwikkeld met een systematische stapsgewijze procedure die een criterium optimaliseert dat algemeen bekend staat als de leerregel. De input / output-trainingsgegevens zijn fundamenteel voor deze netwerken omdat ze de informatie communiceren die nodig is om het optimale werkpunt te ontdekken. Een niet-lineair karakter van een neuraal netwerk maakt de verwerkingselementen ervan flexibel in hun systeem.

Een kunstmatig neuraal netwerk is een systeem en dit systeem is een structuur die een input ontvangt, de data verwerkt en een output levert. De invoer in de gegevensmatrix is ​​WAVE-geluid, gegevens uit een afbeeldingsbestand of elk soort gegevens die in een reeks kunnen worden weergegeven. Zodra een invoer aan het neurale netwerk is gepresenteerd, wordt de vereiste doelrespons aan de uitgang ingesteld en uit het verschil tussen de gewenste respons en de uitvoer van het echte systeem wordt een fout verkregen. De foutinformatie wordt teruggevoerd naar het systeem en er worden veel aanpassingen gedaan aan hun parameters in een systematische volgorde die algemeen bekend staat als de leerregel. Dit proces wordt herhaald totdat de gewenste uitvoer is geaccepteerd.

Opgemerkt wordt dat de prestaties sterk afhangen van de gegevens, dus de gegevens moeten vooraf worden verwerkt met algoritmen van derden, zoals DSP-algoritmen.

Voordelen van kunstmatige neurale netwerken:

  • Kunstmatige neurale netwerken zijn flexibel en adaptief.
  • Kunstmatige neurale netwerken worden gebruikt in sequentie- en patroonherkenningssystemen, gegevensverwerking, robotica, modellering, enz.
  • ANN verwerft kennis uit hun omgeving door zich aan te passen aan interne en externe parameters en ze lossen complexe problemen op die moeilijk beheersbaar zijn.
  • Het generaliseert kennis om adequate reacties op onbekende situaties te produceren.
  • Flexibiliteit - Kunstmatige neurale netwerken zijn flexibel en kunnen op basis van hun bevindingen leren, generaliseren en zich aanpassen aan situaties.
  • Niet-lineariteit - Met deze functie kan het netwerk efficiënt kennis verwerven door te leren. Dit is een duidelijk voordeel ten opzichte van een traditioneel lineair netwerk dat niet toereikend is als het gaat om het modelleren van niet-lineaire gegevens.
  • Een kunstmatig neuronennetwerk is in staat tot grotere fouttolerantie dan een traditioneel netwerk. Zonder verlies van opgeslagen gegevens kan het netwerk een fout in elk van zijn componenten herstellen.
  • Een kunstmatig neuronennetwerk is gebaseerd op Adaptive Learning.

Soorten kunstmatige neurale netwerken:

Er zijn verschillende soorten kunstmatige neurale netwerken (ANN) - Afhankelijk van het neuron van het menselijk brein en de netwerkfuncties, voert een kunstmatig neuraal netwerk of ANN taken op een vergelijkbare manier uit. De meeste van de kunstmatige neurale netwerken zullen enige gelijkenis vertonen met complexere biologische tegenhangers en zijn zeer effectief bij de beoogde taken, zoals voor bijv. segmentatie of classificatie. Soorten kunstmatige neurale netwerken

Soorten kunstmatige neurale netwerken

Soorten kunstmatige neurale netwerken

Feedback ANN - Bij dit type ANN gaat de output terug naar het netwerk om intern de best ontwikkelde resultaten te behalen. Het feedbacknetwerk voert informatie terug naar zichzelf en is zeer geschikt om optimalisatieproblemen op te lossen, aldus de University of Massachusetts, Lowell Center for Atmospheric Research. Feedback ANNs worden gebruikt door de interne systeemfoutcorrecties.

Feed Forward ANN - Een feed-forward netwerk is een eenvoudig neuraal netwerk dat bestaat uit een invoerlaag, een uitvoerlaag en een of meer lagen van neuronen. Door evaluatie van de uitvoer door de invoer te beoordelen, kan de kracht van het netwerk worden opgemerkt op basis van groepsgedrag van de aangesloten neuronen en de output wordt bepaald. Het belangrijkste voordeel van dit netwerk is dat het inputpatronen leert evalueren en herkennen.

Classificatie-voorspelling ANN –Het is de subset van feed-forward ANN en de classificatie-voorspelling ANN wordt toegepast op datamining-scenario's. Het netwerk is getraind om bepaalde patronen te identificeren en ze in specifieke groepen te classificeren en ze vervolgens verder te classificeren in 'nieuwe patronen' die nieuw zijn voor het netwerk.

Een kunstmatig neuraal netwerk is een computersimulatie van een biologisch neuraal netwerk.Deze bezitten het gedrag van neuronen en de elektrische signalen waarin ze communiceren tussen input zoals van de ogen of zenuwuiteinden in de hand naar de output van de hersenen zoals reageren aan te steken, aan te raken of te verwarmen.

Wetenschappers deden onderzoek naar het ontwerpen van kunstmatige neurale netwerken en het creëren van kunstmatige intelligentie over de manier waarop neuronen semantisch communiceren.

Neurale netwerksoftware:

Neurale netwerksimulatoren zijn softwaretoepassingen die worden gebruikt om het gedrag van kunstmatige of biologische neurale netwerken te simuleren. Ze richten zich op een of een beperkt aantal specifieke typen neurale netwerken. Neurale netwerksimulatie biedt vaak een snellere en nauwkeurigere voorspelling in vergelijking met andere data-analyse methoden, aangezien deze neurale netwerken een belangrijke rol spelen in het dataminingproces.

Neurale netwerksoftware

Neurale netwerksoftware

Ze zijn meestal stand-alone en zijn niet bedoeld om neurale netwerken te genereren die in andere software moeten worden geïntegreerd. Simulatoren hebben meestal een of andere vorm van ingebouwde visualisatie om het trainingsproces te volgen. Sommige simulatoren visualiseren ook de fysieke structuur van de neurale netwerken. Het concept van neuraal netwerk wordt veel gebruikt voor het analyseren van gegevens. Met behulp van kunstmatige neurale netwerksoftware kunnen tijdreeksvoorspellingen, functiebenadering en regressieanalyse worden uitgevoerd. De reikwijdte van neurale netwerken is vrijwel grenzeloze besluitvorming, patroonherkenning, voorspelling, automatische controlesystemen en vele anderen.

Een neuraal netwerk hoeft niet te worden “geherprogrammeerd” als het eenmaal iets leert dat op menselijk lijkt.

Neurale netwerksimulatie

Neurale netwerksimulatie

Het belangrijkste doel en de intentie achter de ontwikkeling van ANNs is dat ze het kunstmatige rekenmodel verklaren met het biologische basisneuron. Ze schetsen netwerkarchitecturen en leerprocessen door meerlaagse feed-forward netwerken te presenteren. Er wordt gesuggereerd dat kunstmatige neurale netwerken kunnen worden gebruikt voor modellering op andere gebieden van energieproductie. Waarom zou de implementatie van kunstmatige neurale netwerken nodig zijn? Als u vragen heeft, kunt u hieronder reageren of onze site bezoeken.

Fotocredits: