Ένα τεχνητό νευρικό δίκτυο (ANN) διαμορφώνεται στον εγκέφαλο όπου οι νευρώνες συνδέονται με πολύπλοκα μοτίβα για την επεξεργασία δεδομένων από τις αισθήσεις, τη δημιουργία αναμνήσεων και τον έλεγχο του σώματος. Ένα τεχνητό νευρικό δίκτυο (ANN) είναι ένα σύστημα που βασίζεται στη λειτουργία βιολογικών νευρωνικών δικτύων ή ορίζεται επίσης ως προσομοίωση του βιολογικού νευρικού συστήματος.

Τεχνητό νευρωνικό δίκτυο

Τα τεχνητά νευρικά δίκτυα (ANN) είναι μέρος της τεχνητής νοημοσύνης (AI) και αυτό είναι το τομέα της επιστήμης των υπολογιστών που σχετίζεται με το να κάνουμε τους υπολογιστές να συμπεριφέρονται πιο έξυπνα. Τα τεχνητά νευρικά δίκτυα (ANN) επεξεργάζονται δεδομένα και παρουσιάζουν κάποια νοημοσύνη και συμπεριφέρονται παρουσιάζοντας νοημοσύνη με τέτοιο τρόπο όπως η αναγνώριση προτύπων, η μάθηση και η γενίκευση.

Ένα τεχνητό νευρικό δίκτυο είναι ένα προγραμματισμένο υπολογιστικό μοντέλο που στοχεύει στην αναπαραγωγή της νευρικής δομής και της λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου.

Πριν μάθουμε για τα Τεχνητά Νευρωνικά Δίκτυα, πρέπει πρώτα να μελετήσουμε τι είναι νευρωνικά δίκτυα και επίσης για τη Δομή του Νευρώνα.

Ορισμός των νευρωνικών δικτύων:

Τα νευρικά δίκτυα ορίζονται ως τα συστήματα διασυνδεδεμένων νευρώνων. Οι νευρώνες ή τα νευρικά κύτταρα είναι τα βασικά δομικά στοιχεία του εγκεφάλου που είναι τα βιολογικά νευρικά δίκτυα. Η δομή του Neuron είναι όπως φαίνεται παρακάτω

Δομή του Νευρώνα

Τα τεχνητά νευρικά δίκτυα είναι τα υπολογιστικά εργαλεία που διαμορφώθηκαν σύμφωνα με το μυαλό. Αποτελείται από μια διασυνδεδεμένη δομή τεχνητών παραγόμενων νευρώνων που λειτουργούν ως οδοί για τη μεταφορά δεδομένων. Οι ερευνητές σχεδιάζουν τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN) για την επίλυση ποικίλων προβλημάτων στην αναγνώριση προτύπων, την πρόβλεψη, τη βελτιστοποίηση, τη συσχετισμένη μνήμη και τον έλεγχο.

Τα τεχνητά νευρικά δίκτυα έχουν περιγραφεί ως ο δεύτερος καλύτερος τρόπος σχηματισμού διασυνδεδεμένων νευρώνων. Αυτά τα τεχνητά νευρικά δίκτυα χρησιμοποιούνται για τη μοντελοποίηση εγκεφάλων και επίσης για την εκτέλεση συγκεκριμένων υπολογιστικών εργασιών. Μια επιτυχημένη εφαρμογή ANN θα έχει τη δυνατότητα αναγνώρισης χαρακτήρων.

Δομή νευρικού δικτύου

Εισαγωγή στα Νευρωνικά Δίκτυα:

Ένα υπολογιστικό σύστημα αποτελείται από έναν αριθμό απλών, πολύ διασυνδεδεμένων στοιχείων επεξεργασίας και επεξεργάζονται πληροφορίες σε εξωτερικές εισόδους με τη δυναμική τους απόκριση. Ένας νευρώνας έχει τη δυνατότητα να παράγει μια γραμμική ή μια μη γραμμική απόκριση. Ένα μη γραμμικό τεχνητό δίκτυο δημιουργείται από τη διασύνδεση των μη γραμμικών νευρώνων. Τα μη γραμμικά συστήματα έχουν εισόδους που δεν θα είναι ανάλογες με τις εξόδους.

Εισαγωγή στα Νευρωνικά Δίκτυα

Εφαρμογές τεχνητών νευρικών δικτύων:

Εφαρμογές τεχνητού νευρικού δικτύου έχουν χρησιμοποιηθεί στον τομέα της ηλιακής ενέργειας για μοντελοποίηση και σχεδιασμό μονάδας παραγωγής ηλιακού ατμού.
Είναι χρήσιμα στη μοντελοποίηση συστήματος, όπως στην εφαρμογή σύνθετης χαρτογράφησης και αναγνώρισης συστήματος.
Το ANN χρησιμοποιείται για την εκτίμηση των θερμικών φορτίων των κτιρίων, του συντελεστή αναχαίτισης του συλλέκτη παραβολικών κατωφλιών και του δείκτη τοπικής συγκέντρωσης
Το ANN χρησιμοποιείται σε διάφορες εφαρμογές ελέγχου, ρομποτικής, αναγνώρισης προτύπων, προβλέψεων, ιατρικής, συστημάτων ισχύος, κατασκευής, βελτιστοποίησης, επεξεργασίας σήματος και κοινωνικών / ψυχολογικών επιστημών.
Έχουν επίσης χρησιμοποιηθεί για την πρόβλεψη ροών αέρα σε ένα φυσικό αεριζόμενο θάλαμο δοκιμών και για την πρόβλεψη της κατανάλωσης ενέργειας των ηλιακών κτιρίων.
Είναι σε θέση να χειριστούν θορυβώδη και ελλιπή δεδομένα και επίσης να αντιμετωπίσουν μη γραμμικά προβλήματα
Η χρήση τεχνητών νευρωνικών δικτύων σε συστήματα αερισμού και κλιματισμού, ψύξης, μοντελοποίησης, θέρμανσης, πρόβλεψης φορτίου, ελέγχου συστημάτων παραγωγής ενέργειας και ηλιακής ακτινοβολίας.

Μια εφαρμογή τεχνητού νευρικού δικτύου παρέχει έναν εναλλακτικό τρόπο αντιμετώπισης σύνθετων προβλημάτων καθώς συγκαταλέγονται μεταξύ των νεότερων τεχνολογιών επεξεργασίας σήματος. Τα τεχνητά νευρικά δίκτυα προσφέρουν πραγματικές λύσεις που είναι δύσκολο να ταιριάξουν με άλλες τεχνολογίες Η λύση που βασίζεται στο νευρωνικό δίκτυο είναι πολύ αποτελεσματική όσον αφορά την ανάπτυξη, το χρόνο και τους πόρους.

Η εφαρμογή λογισμικού ενός νευρικού δικτύου μπορεί να γίνει με τα πλεονεκτήματα και τα μειονεκτήματά τους.

Πλεονεκτήματα:

Ένα νευρικό δίκτυο μπορεί να εκτελέσει εργασίες στις οποίες ένα γραμμικό πρόγραμμα δεν μπορεί να εκτελέσει.
Όταν ένα στοιχείο του νευρικού δικτύου αποτυγχάνει, μπορεί να συνεχιστεί χωρίς κανένα πρόβλημα λόγω της παράλληλης φύσης τους.
Ένα νευρικό δίκτυο δεν χρειάζεται να επαναπρογραμματιστεί καθώς μαθαίνει.
Μπορεί να εφαρμοστεί με εύκολο τρόπο χωρίς κανένα πρόβλημα.
Ως προσαρμοστικά, ευφυή συστήματα, τα νευρικά δίκτυα είναι ισχυρά και υπερέχουν στην επίλυση σύνθετων προβλημάτων. Τα νευρικά δίκτυα είναι αποτελεσματικά στον προγραμματισμό τους και οι επιστήμονες συμφωνούν ότι τα πλεονεκτήματα της χρήσης ANN υπερτερούν των κινδύνων.
Μπορεί να εφαρμοστεί σε οποιαδήποτε εφαρμογή.

Μειονεκτήματα:

ο νευρικό σύστημα απαιτεί εκπαίδευση για να λειτουργήσει.
Απαιτεί υψηλό χρόνο επεξεργασίας για μεγάλα νευρωνικά δίκτυα.
Η αρχιτεκτονική ενός νευρικού δικτύου διαφέρει από το αρχιτεκτονική και ιστορία μικροεπεξεργαστών έτσι πρέπει να μιμηθούν.

Ένα Τεχνητό Νευρωνικό Δίκτυο αναπτύσσεται με μια συστηματική διαδικασία βήμα προς βήμα που βελτιστοποιεί ένα κριτήριο κοινώς γνωστό ως κανόνας μάθησης. Τα δεδομένα εκπαίδευσης εισόδου / εξόδου είναι θεμελιώδη για αυτά τα δίκτυα καθώς μεταδίδουν τις πληροφορίες που θα είναι απαραίτητες για την ανακάλυψη του βέλτιστου σημείου λειτουργίας. Η μη γραμμική φύση του νευρικού δικτύου καθιστά τα στοιχεία επεξεργασίας του ευέλικτα στο σύστημά τους.

Ένα τεχνητό νευρωνικό δίκτυο είναι ένα σύστημα και αυτό το σύστημα είναι μια δομή που λαμβάνει μια είσοδο, επεξεργάζεται τα δεδομένα και παρέχει μια έξοδο. Η είσοδος στη συστοιχία δεδομένων θα είναι ήχος WAVE, δεδομένα από ένα αρχείο εικόνας ή οποιοδήποτε είδος δεδομένων που μπορεί να αναπαρασταθεί σε έναν πίνακα. Μόλις παρουσιαστεί μια είσοδος στο νευρωνικό δίκτυο, απαιτείται η απόκριση στόχου στην έξοδο και από τη διαφορά της επιθυμητής απόκρισης μαζί με την έξοδο του πραγματικού συστήματος λαμβάνεται ένα σφάλμα. Οι πληροφορίες σφάλματος επιστρέφονται στο σύστημα και πραγματοποιεί πολλές προσαρμογές στις παραμέτρους τους με συστηματική σειρά, η οποία είναι συνήθως γνωστή ως κανόνας εκμάθησης. Αυτή η διαδικασία επαναλαμβάνεται έως ότου γίνει αποδεκτή η επιθυμητή έξοδος.

Παρατηρείται ότι η απόδοση εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από τα δεδομένα, επομένως τα δεδομένα θα πρέπει να υποστούν προεπεξεργασία με τρίτους αλγόριθμους όπως αλγόριθμους DSP.

Οφέλη των Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων:

Τα τεχνητά νευρικά δίκτυα είναι ευέλικτα και προσαρμόσιμα.
Τα τεχνητά νευρικά δίκτυα χρησιμοποιούνται σε συστήματα αναγνώρισης ακολουθιών και προτύπων, επεξεργασία δεδομένων, ρομποτική, μοντελοποίηση κ.λπ.
Το ANN αποκτά γνώση από το περιβάλλον του προσαρμόζοντας τις εσωτερικές και εξωτερικές παραμέτρους και επιλύει πολύπλοκα προβλήματα που είναι δύσκολο να διαχειριστούν.
Γενικεύει τη γνώση για να παράγει επαρκείς απαντήσεις σε άγνωστες καταστάσεις.
Ευελιξία - Τα τεχνητά νευρικά δίκτυα είναι ευέλικτα και έχουν την ικανότητα να μάθουν, να γενικεύσουν και να προσαρμοστούν σε καταστάσεις βάσει των ευρημάτων της.
Μη γραμμικότητα - Αυτή η λειτουργία επιτρέπει στο δίκτυο να αποκτά αποτελεσματικά γνώσεις μέσω της εκμάθησης. Αυτό είναι ένα ξεχωριστό πλεονέκτημα έναντι ενός παραδοσιακά γραμμικού δικτύου που είναι ανεπαρκές όταν πρόκειται για μοντελοποίηση μη γραμμικών δεδομένων.
Ένα τεχνητό δίκτυο νευρώνων έχει μεγαλύτερη ανοχή σφαλμάτων από ένα παραδοσιακό δίκτυο. Χωρίς απώλεια αποθηκευμένων δεδομένων, το δίκτυο είναι σε θέση να αναδημιουργήσει ένα σφάλμα σε οποιοδήποτε από τα στοιχεία του.
Ένα τεχνητό δίκτυο νευρώνων βασίζεται στην προσαρμοστική μάθηση.

Τύποι τεχνητών νευρικών δικτύων:

Υπάρχουν διάφοροι τύποι τεχνητών νευρικών δικτύων (ANN) - Ανάλογα με τις λειτουργίες του ανθρώπινου εγκεφάλου νευρώνα και του δικτύου, ένα τεχνητό νευρικό δίκτυο ή το ANN εκτελεί εργασίες με παρόμοιο τρόπο. Τα περισσότερα από τα τεχνητά νευρικά δίκτυα θα έχουν κάποια ομοιότητα με πιο περίπλοκα βιολογικά αντίστοιχα και είναι πολύ αποτελεσματικά στις επιδιωκόμενες εργασίες τους όπως π.χ. τμηματοποίηση ή ταξινόμηση. Τύποι Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων

“κατασκευάζοντας πλακέτες στο σπίτι ”

Τύποι Τεχνητών Νευρωνικών Δικτύων

Σχόλια ANN - Σε αυτόν τον τύπο ANN, η έξοδος επιστρέφει στο δίκτυο για να επιτύχει τα καλύτερα εξελιγμένα αποτελέσματα εσωτερικά. Το δίκτυο ανατροφοδότησης τροφοδοτεί τις πληροφορίες ξανά και είναι κατάλληλο για την επίλυση προβλημάτων βελτιστοποίησης, σύμφωνα με το Πανεπιστήμιο της Μασαχουσέτης, Lowell Center for Atmospheric Research. Τα ANN ανάδρασης χρησιμοποιούνται από τις διορθώσεις σφαλμάτων εσωτερικού συστήματος.

Προώθηση τροφοδοσίας ANN - Ένα δίκτυο τροφοδότησης προς τα εμπρός είναι ένα απλό νευρωνικό δίκτυο που αποτελείται από ένα στρώμα εισόδου, ένα επίπεδο εξόδου και ένα ή περισσότερα στρώματα νευρώνων. Μέσω της αξιολόγησης της εξόδου του με την επανεξέταση της εισόδου του, η ισχύς του δικτύου μπορεί να παρατηρηθεί με βάση τη συμπεριφορά της ομάδας αποφασίζονται οι συνδεδεμένοι νευρώνες και η έξοδος. Το κύριο πλεονέκτημα αυτού του δικτύου είναι ότι μαθαίνει να αξιολογεί και να αναγνωρίζει μοτίβα εισόδου.

Ταξινόμηση-Πρόβλεψη ANN –Είναι το υποσύνολο του ANN προώθησης τροφοδοσίας και η πρόβλεψη ταξινόμησης ANN εφαρμόζεται σε σενάρια εξόρυξης δεδομένων. Το δίκτυο εκπαιδεύεται για να εντοπίσει συγκεκριμένα μοτίβα και να τα ταξινομήσει σε συγκεκριμένες ομάδες και στη συνέχεια να τα ταξινομήσει περαιτέρω σε «νέα μοτίβα» που είναι νέα στο δίκτυο.

Ένα τεχνητό νευρικό δίκτυο είναι μια υπολογιστική προσομοίωση ενός βιολογικού νευρικού δικτύου. Διαθέτουν τη συμπεριφορά των νευρώνων και των ηλεκτρικών σημάτων στα οποία επικοινωνούν μεταξύ εισόδου, όπως από τα μάτια ή τα άκρα των νεύρων στο χέρι προς την έξοδο του εγκεφάλου, όπως η αντίδραση στο φως, την αφή ή τη θερμότητα.

Οι επιστήμονες ερευνούσαν στο σχεδιασμό τεχνητών νευρικών δικτύων και στη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης σχετικά με τον τρόπο επικοινωνίας των νευρώνων.

Λογισμικό νευρικού δικτύου:

Οι προσομοιωτές νευρωνικών δικτύων είναι εφαρμογές λογισμικού που χρησιμοποιούνται για την προσομοίωση της συμπεριφοράς των τεχνητών ή βιολογικών νευρωνικών δικτύων. Επικεντρώνονται σε έναν ή σε περιορισμένο αριθμό συγκεκριμένων τύπων νευρωνικών δικτύων. Η προσομοίωση νευρικού δικτύου παρέχει συχνά ταχύτερη και ακριβέστερη πρόβλεψη σε σύγκριση με άλλες αναλύσεις δεδομένων μέθοδοι καθώς αυτά τα νευρικά δίκτυα παίζουν σημαντικό ρόλο στη διαδικασία εξόρυξης δεδομένων.

Λογισμικό νευρωνικών δικτύων

Συνήθως είναι αυτόνομοι και δεν σκοπεύουν να δημιουργήσουν νευρωνικά δίκτυα που πρέπει να ενσωματωθούν σε άλλο λογισμικό. Οι προσομοιωτές συνήθως έχουν κάποια μορφή ενσωματωμένης οπτικοποίησης για την παρακολούθηση της εκπαιδευτικής διαδικασίας. Ορισμένοι προσομοιωτές απεικονίζουν επίσης τη φυσική δομή των νευρικών δικτύων. Η έννοια του Νευρωνικού Δικτύου χρησιμοποιείται ευρέως για την ανάλυση δεδομένων. Με τη βοήθεια λογισμικού τεχνητού νευρικού δικτύου, μπορεί να πραγματοποιηθεί πρόβλεψη χρονοσειρών, προσέγγιση λειτουργιών και ανάλυση παλινδρόμησης. Το πεδίο των νευρωνικών δικτύων είναι σχεδόν απεριόριστη λήψη αποφάσεων, αναγνώριση προτύπων, πρόβλεψη, συστήματα αυτόματου ελέγχου και πολλοί άλλοι.

Ένα νευρικό δίκτυο δεν χρειάζεται να επαναπρογραμματιστεί μόλις μάθει κάτι παρόμοιο με τον άνθρωπο.

Προσομοίωση νευρικού δικτύου

Ο κύριος στόχος και πρόθεση πίσω από την ανάπτυξη των ANNs είναι ότι εξηγούν το μοντέλο τεχνητού υπολογισμού με τον βασικό βιολογικό νευρώνα. Περιγράφουν τις αρχιτεκτονικές του δικτύου και τις μαθησιακές διαδικασίες παρουσιάζοντας δίκτυα τροφοδοσίας πολλαπλών επιπέδων. Προτείνεται ότι τα τεχνητά νευρωνικά δίκτυα μπορούν να χρησιμοποιηθούν για μοντελοποίηση σε άλλους τομείς της παραγωγής ενέργειας. Γιατί θα ήταν απαραίτητη η εφαρμογή τεχνητών νευρικών δικτύων; Εάν έχετε απορίες, απλώς σχολιάστε παρακάτω ή επισκεφθείτε τον ιστότοπό μας.

Φωτογραφικές μονάδες: