Ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) ist dem Gehirn nachempfunden, in dem Neuronen in komplexen Mustern verbunden sind, um Daten von den Sinnen zu verarbeiten, Erinnerungen aufzubauen und den Körper zu steuern. Ein künstliches neuronales Netzwerk (ANN) ist ein System, das auf dem Betrieb biologischer neuronaler Netze basiert, oder es wird auch als Emulation eines biologischen neuronalen Systems definiert.

Künstliche neuronale Netz

Künstliche Neuronale Netze (ANN) sind Teil der Künstlichen Intelligenz (KI) Bereich der Informatik Dies hängt damit zusammen, dass sich Computer intelligenter verhalten. Künstliche Neuronale Netze (ANN) verarbeiten Daten und weisen eine gewisse Intelligenz auf, und sie verhalten sich so, dass sie Intelligenz zeigen, wie Mustererkennung, Lernen und Verallgemeinerung.

Ein künstliches neuronales Netzwerk ist ein programmiertes Rechenmodell, das die neuronale Struktur und Funktion des menschlichen Gehirns nachbilden soll.

Bevor wir etwas über künstliche neuronale Netze wissen, müssen wir zunächst untersuchen, was neuronale Netze sind und auch über die Struktur von Neuronen.

Definition neuronaler Netze:

Die neuronalen Netze sind als Systeme miteinander verbundener Neuronen definiert. Neuronen oder Nervenzellen sind die Grundbausteine des Gehirns, die die biologischen neuronalen Netze sind. Die Struktur von Neuron ist wie unten gezeigt

Struktur des Neurons

Künstliche Neuronale Netze sind die Rechenwerkzeuge, die dem Gehirn nachempfunden wurden. Es besteht aus einer miteinander verbundenen Struktur künstlich hergestellter Neuronen, die als Wege für die Datenübertragung fungieren. Forscher entwerfen künstliche neuronale Netze (ANNs), um eine Vielzahl von Problemen bei der Mustererkennung, Vorhersage, Optimierung, dem assoziativen Gedächtnis und der Steuerung zu lösen.

Künstliche neuronale Netze wurden als zweitbester Weg zur Bildung miteinander verbundener Neuronen beschrieben. Diese künstlichen neuronalen Netze werden verwendet, um Gehirne zu modellieren und um bestimmte Rechenaufgaben auszuführen. Eine erfolgreiche ANN-Anwendung kann Zeichen erkennen.

Struktur des neuronalen Netzes

Einführung in neuronale Netze:

Ein Computersystem besteht aus einer Reihe einfacher, stark miteinander verbundener Verarbeitungselemente, die mit ihrer dynamischen Zustandsantwort Informationen an externe Eingaben verarbeiten. Ein Neuron kann eine lineare oder eine nichtlineare Antwort erzeugen. Ein nichtlineares künstliches Netzwerk wird durch die Verbindung nichtlinearer Neuronen hergestellt. Nichtlineare Systeme haben Eingänge, die nicht proportional zu den Ausgängen sind.

Einführung in neuronale Netze

Anwendungen künstlicher neuronaler Netze:

Künstliche neuronale Netzwerkanwendungen wurden auf dem Gebiet der Solarenergie zur Modellierung und zum Entwurf einer Solardampferzeugungsanlage verwendet.
Sie sind nützlich bei der Systemmodellierung, z. B. bei der Implementierung komplexer Zuordnungen und Systemidentifikationen.
ANN werden zur Schätzung der Heizlast von Gebäuden, des Abfangfaktors des Parabolrinnenkollektors und des lokalen Konzentrationsverhältnisses verwendet
ANN werden in verschiedenen Anwendungen in den Bereichen Steuerung, Robotik, Mustererkennung, Vorhersage, Medizin, Energiesysteme, Fertigung, Optimierung, Signalverarbeitung und Sozial- / Psychowissenschaften eingesetzt.
Sie wurden auch zur Vorhersage von Luftströmen in einem natürlich belüfteten Testraum und zur Vorhersage des Energieverbrauchs von Solargebäuden verwendet.
Sie sind in der Lage, verrauschte und unvollständige Daten zu verarbeiten und auch nichtlineare Probleme zu lösen
Einsatz künstlicher neuronaler Netze in Lüftungs- und Klimaanlagen, Kühlung, Modellierung, Heizung, Lastprognose, Steuerung von Stromerzeugungssystemen und Sonneneinstrahlung.

Eine künstliche neuronale Netzwerkanwendung bietet eine alternative Möglichkeit, komplexe Probleme anzugehen, da sie zu den neuesten Signalverarbeitungstechnologien gehören. Künstliche neuronale Netzwerke bieten echte Lösungen, die mit anderen Technologien nur schwer zu vergleichen sind. Eine auf neuronalen Netzen basierende Lösung ist in Bezug auf Entwicklung, Zeit und Ressourcen sehr effizient.

Die Software-Implementierung eines neuronalen Netzwerks kann mit ihren Vor- und Nachteilen erfolgen.

Vorteile:

Ein neuronales Netzwerk kann Aufgaben ausführen, die ein lineares Programm nicht ausführen kann.
Wenn ein Element des neuronalen Netzwerks ausfällt, kann es aufgrund seiner Parallelität problemlos fortgesetzt werden.
Ein neuronales Netzwerk muss nicht neu programmiert werden, da es sich selbst lernt.
Es kann problemlos und problemlos implementiert werden.
Neuronale Netze sind als adaptive, intelligente Systeme robust und können komplexe Probleme hervorragend lösen. Neuronale Netze sind in ihrer Programmierung effizient und die Wissenschaftler sind sich einig, dass die Vorteile der Verwendung von ANNs die Risiken überwiegen.
Es kann in jeder Anwendung implementiert werden.

Nachteile:

Das neurales Netzwerk erfordert eine Schulung zum Bedienen.
Erfordert eine hohe Verarbeitungszeit für große neuronale Netze.
Die Architektur eines neuronalen Netzwerks unterscheidet sich von der Architektur und Geschichte der Mikroprozessoren also müssen sie emuliert werden.

Ein künstliches neuronales Netzwerk wird mit einem systematischen schrittweisen Verfahren entwickelt, das ein Kriterium optimiert, das allgemein als Lernregel bekannt ist. Die Eingabe- / Ausgabe-Trainingsdaten sind für diese Netzwerke von grundlegender Bedeutung, da sie die Informationen übermitteln, die erforderlich sind, um den optimalen Betriebspunkt zu ermitteln. Eine nichtlineare Natur des neuronalen Netzwerks macht seine Verarbeitungselemente in ihrem System flexibel.

Ein künstliches neuronales Netzwerk ist ein System und dieses System ist eine Struktur, die eine Eingabe empfängt, die Daten verarbeitet und eine Ausgabe liefert. Die Eingabe in das Datenarray ist WAVE-Sound, Daten aus einer Bilddatei oder jede Art von Daten, die in einem Array dargestellt werden können. Sobald eine Eingabe dem neuronalen Netzwerk präsentiert wird, wird die erforderliche Zielantwort am Ausgang eingestellt und aus der Differenz der gewünschten Antwort zusammen mit der Ausgabe des realen Systems wird ein Fehler erhalten. Die Fehlerinformationen werden an das System zurückgemeldet und nehmen viele Anpassungen an ihren Parametern in einer systematischen Reihenfolge vor, die allgemein als Lernregel bekannt ist. Dieser Vorgang wird wiederholt, bis die gewünschte Ausgabe akzeptiert wird.

Es wird beobachtet, dass die Leistung stark von den Daten abhängt, daher sollten die Daten mit Algorithmen von Drittanbietern wie DSP-Algorithmen vorverarbeitet werden.

Vorteile künstlicher neuronaler Netze:

Künstliche neuronale Netze sind flexibel und anpassungsfähig.
Künstliche neuronale Netze werden in Sequenz- und Mustererkennungssystemen, Datenverarbeitung, Robotik, Modellierung usw. verwendet.
ANN erwirbt Wissen aus ihrer Umgebung durch Anpassung an interne und externe Parameter und löst komplexe Probleme, die schwer zu bewältigen sind.
Es verallgemeinert das Wissen, um angemessene Antworten auf unbekannte Situationen zu erhalten.
Flexibilität - Künstliche neuronale Netze sind flexibel und können anhand ihrer Ergebnisse lernen, verallgemeinern und sich an Situationen anpassen.
Nichtlinearität - Mit dieser Funktion kann das Netzwerk Wissen durch Lernen effizient erwerben. Dies ist ein deutlicher Vorteil gegenüber einem traditionell linearen Netzwerk, das für die Modellierung nichtlinearer Daten unzureichend ist.
Ein künstliches Neuronennetzwerk kann eine größere Fehlertoleranz aufweisen als ein herkömmliches Netzwerk. Ohne den Verlust gespeicherter Daten kann das Netzwerk einen Fehler in einer seiner Komponenten beheben.
Ein künstliches Neuronennetzwerk basiert auf adaptivem Lernen.

Arten künstlicher neuronaler Netze:

Es gibt verschiedene Arten von künstlichen neuronalen Netzen (ANN) - Abhängig von den Neuronen und Netzwerkfunktionen des menschlichen Gehirns führt ein künstliches neuronales Netzwerk oder ANN Aufgaben auf ähnliche Weise aus. Die meisten künstlichen neuronalen Netze haben eine gewisse Ähnlichkeit mit komplexeren biologischen Gegenstücken und sind bei ihren beabsichtigten Aufgaben wie z. Segmentierung oder Klassifizierung. Arten künstlicher neuronaler Netze

“Bau eines Tiefpassfilters ”

Arten künstlicher neuronaler Netze

Feedback ANN - Bei dieser Art von ANN geht die Ausgabe zurück in das Netzwerk, um intern die am besten entwickelten Ergebnisse zu erzielen. Das Feedback-Netzwerk gibt Informationen in sich selbst zurück und ist laut Lowell Center for Atmospheric Research der University of Massachusetts gut geeignet, Optimierungsprobleme zu lösen. Feedback-ANNs werden von den internen Systemfehlerkorrekturen verwendet.

Feed Forward ANN - Ein Feed-Forward-Netzwerk ist ein einfaches neuronales Netzwerk, das aus einer Eingangsschicht, einer Ausgangsschicht und einer oder mehreren Schichten von Neuronen besteht. Durch die Bewertung seiner Ausgabe durch Überprüfung seiner Eingabe kann die Leistung des Netzwerks anhand des Gruppenverhaltens von festgestellt werden Die verbundenen Neuronen und die Ausgabe werden entschieden. Der Hauptvorteil dieses Netzwerks besteht darin, dass es lernt, Eingabemuster zu bewerten und zu erkennen.

Klassifikationsvorhersage ANN –Es ist die Teilmenge der Feed-Forward-ANN, und die Klassifizierungsvorhersage-ANN wird auf Data-Mining-Szenarien angewendet. Das Netzwerk wird geschult, um bestimmte Muster zu identifizieren und sie in bestimmte Gruppen zu klassifizieren und sie dann weiter in „neuartige Muster“ zu klassifizieren, die für das Netzwerk neu sind.

Ein künstliches neuronales Netzwerk ist eine Computersimulation eines biologischen neuronalen Netzwerks. Diese besitzen das Verhalten von Neuronen und die elektrischen Signale, in denen sie zwischen Eingaben wie von den Augen oder Nervenenden in der Hand mit den Ausgaben des Gehirns wie beispielsweise Reaktionen kommunizieren zu beleuchten, zu berühren oder zu erhitzen.

Wissenschaftler forschten an der Gestaltung künstlicher neuronaler Netze und der Schaffung künstlicher Intelligenz über die Art und Weise, wie Neuronen semantisch kommunizieren.

Neuronale Netzsoftware:

Neuronale Netzwerksimulatoren sind Softwareanwendungen, mit denen das Verhalten künstlicher oder biologischer neuronaler Netzwerke simuliert wird. Sie konzentrieren sich auf einen oder eine begrenzte Anzahl spezifischer Typen neuronaler Netzwerke. Die neuronale Netzwerksimulation bietet häufig eine schnellere und genauere Vorhersage im Vergleich zu anderen Datenanalysen Methoden wie diese neuronalen Netze spielen eine wichtige Rolle im Data Mining-Prozess.

Neuronale Netzsoftware

Sie sind in der Regel eigenständig und beabsichtigen nicht, neuronale Netze zu generieren, die in andere Software integriert werden müssen. Simulatoren verfügen normalerweise über eine integrierte Visualisierung zur Überwachung des Trainingsprozesses. Einige Simulatoren visualisieren auch die physikalische Struktur der neuronalen Netze. Das Konzept des Neuronalen Netzes wird häufig zur Analyse von Daten verwendet. Mit Hilfe einer Software für künstliche neuronale Netze können Zeitreihenprognosen, Funktionsnäherungen und Regressionsanalysen durchgeführt werden. Der Umfang neuronaler Netze ist praktisch unbegrenzt für Entscheidungsfindung, Mustererkennung, Vorhersage, automatische Steuerungssysteme und viele andere.

Ein neuronales Netzwerk muss nicht „neu programmiert“ werden, sobald es etwas Ähnliches wie der Mensch gelernt hat.

Neuronale Netzwerksimulation

Das Hauptziel und die Absicht der Entwicklung von ANNs besteht darin, das künstliche Rechenmodell mit dem grundlegenden biologischen Neuron zu erklären. Sie skizzieren Netzwerkarchitekturen und Lernprozesse, indem sie mehrschichtige Feed-Forward-Netzwerke präsentieren. Es wird vorgeschlagen, künstliche neuronale Netze zur Modellierung in anderen Bereichen der Energieerzeugung zu verwenden. Warum wäre die Implementierung künstlicher neuronaler Netze notwendig? Wenn Sie Fragen haben, kommentieren Sie einfach unten oder besuchen Sie unsere Website.

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