רשת עצבית מלאכותית (ANN) מעוצבת על פי המוח שבו נוירונים מחוברים בתבניות מורכבות כדי לעבד נתונים מהחושים, לבסס זיכרונות ולשלוט בגוף. רשת עצבית מלאכותית (ANN) היא מערכת המבוססת על פעולתן של רשתות עצביות ביולוגיות או שהיא מוגדרת גם כחיקוי של מערכת עצבים ביולוגית.
רשת עצבית מלאכותית
רשתות עצביות מלאכותיות (ANN) הוא חלק מבינה מלאכותית (AI) וזהו תחום מדעי המחשב אשר קשור בהפיכת מחשבים להתנהג בצורה מושכלת יותר. רשתות עצביות מלאכותיות (ANN) מעבדות נתונים ומציגות אינטליגנציה מסוימת והן מתנהגות להפגין אינטליגנציה באופן כמו זיהוי תבניות, למידה והכללה.
רשת עצבית מלאכותית היא מודל חישובי מתוכנת שמטרתו לשכפל את המבנה העצבי ותפקודו של המוח האנושי.
לפני שנדע על רשתות עצביות מלאכותיות, בהתחלה עלינו ללמוד מהן רשתות עצביות וגם על מבנה הנוירון.
הגדרת רשתות עצביות:
הרשתות העצביות מוגדרות כמערכות של נוירונים מחוברים זה לזה. נוירונים או תאי עצב הם אבני הבסיס הבסיסיות של המוח שהם הרשתות העצביות הביולוגיות. המבנה של נוירון הוא כפי שמוצג להלן
מבנה הנוירון
רשתות עצביות מלאכותיות הן כלי החישוב שעוצבו על פי מוח. הוא מורכב ממבנה מחובר של נוירונים המיוצרים באופן מלאכותי המתפקדים כמסלולים להעברת נתונים. החוקרים מתכננים רשתות עצביות מלאכותיות (ANNs) כדי לפתור מגוון בעיות בזיהוי תבניות, חיזוי, אופטימיזציה, זיכרון אסוציאטיבי ובקרה.
רשתות עצביות מלאכותיות תוארו כדרך השנייה הטובה ביותר ליצור נוירונים מקושרים זה לזה. רשתות עצביות מלאכותיות אלה משמשות למודל מוח וגם לביצוע משימות חישוביות ספציפיות. יישום ANN מוצלח יכול להכיר בזיהוי תווים.
מבנה רשת עצבית
מבוא לרשתות עצביות:
מערכת מחשוב מורכבת ממספר רכיבי עיבוד פשוטים וקשורים זה בזה והם מעבדים מידע לתשומות חיצוניות עם תגובת המצב הדינמית שלהם. לנוירון יש יכולת לייצר תגובה ליניארית או לא לינארית. רשת מלאכותית לא לינארית נוצרת על ידי חיבור הדדי של נוירונים לא לינאריים. למערכות לא ליניאריות יש תשומות שלא יהיו פרופורציונליות לתפוקות.
מבוא לרשתות עצביות
יישומים של רשתות עצביות מלאכותיות:
- יישומי רשת עצביים מלאכותיים שימשו בתחום האנרגיה הסולארית לצורך דוגמנות ותכנון של מפעל לייצור קיטור סולארי.
- הם שימושיים בתכנון המערכת, כמו למשל ביישום מיפוי מורכב וזיהוי מערכת.
- ANN משמשים להערכת עומסי חימום של מבנים, גורם היירוט של אספן פרבולית ויחס ריכוז מקומי
- ANN משמשים ביישומים מגוונים בבקרה, רובוטיקה, זיהוי תבניות, חיזוי, רפואה, מערכות כוח, ייצור, אופטימיזציה, עיבוד אותות ומדעי החברה / פסיכולוגיה.
- הם שימשו גם לחיזוי זרימת אוויר בחדר בדיקות מאוורר באופן טבעי ולחיזוי צריכת האנרגיה של מבני שמש.
- הם מסוגלים להתמודד עם נתונים רועשים ולא שלמים ומסוגלים להתמודד עם בעיות לא לינאריות
- השימוש ברשתות עצביות מלאכותיות במערכות אוורור ומיזוג אוויר, קירור, דוגמנות, חימום, חיזוי עומסים, בקרה על מערכות ייצור חשמל וקרינת שמש.
יישום רשת עצבית מלאכותית מספק דרך חלופית להתמודד עם בעיות מורכבות מכיוון שהן בין הטכנולוגיות העדכניות ביותר לעיבוד אותות. רשתות עצביות מלאכותיות מציעות פתרונות אמיתיים שקשה להתאים לטכנולוגיות אחרות. פתרון מבוסס רשת עצבית יעיל מאוד מבחינת פיתוח, זמן ומשאבים.
יישום תוכנה של רשת עצבית יכול להתבצע עם היתרונות והחסרונות שלהם.
יתרונות:
- רשת עצבית יכולה לבצע משימות בהן תוכנית ליניארית אינה יכולה לבצע.
- כאשר אלמנט ברשת העצבית נכשל, הוא יכול להמשיך ללא כל בעיה מטבעם המקביל.
- רשת עצבית לא צריכה להיות מתוכנתת מחדש כשהיא לומדת את עצמה.
- ניתן ליישמו בצורה קלה ללא כל בעיה.
- כמערכות מסתגלות וחכמות, רשתות עצביות חזקות ומצטיינות בפתרון בעיות מורכבות. רשתות עצביות יעילות בתכנותן והמדענים מסכימים כי יתרונות השימוש ב- ANN עולים על הסיכונים.
- ניתן ליישם אותו בכל יישום.
חסרונות:
- ה רשת נוירונים דורש הכשרה להפעלה.
- דורש זמן עיבוד גבוה לרשתות עצביות גדולות.
- הארכיטקטורה של רשת עצבית שונה מה- אדריכלות והיסטוריה של מיקרו-מעבדים אז צריך לחקות אותם.
רשת עצבית מלאכותית פותחה עם הליך שלב אחר שלב שיטתי המייעל קריטריון המכונה בדרך כלל כלל הלמידה. נתוני האימון של קלט / פלט הם בסיסיים עבור רשתות אלה מכיוון שהם מתקשרים למידע שיהיה צורך בכדי לגלות את נקודת ההפעלה האופטימלית. אופי לא לינארי של רשת עצבית הופך את אלמנטים העיבוד שלה לגמישים במערכת שלהם.
רשת עצבית מלאכותית היא מערכת ומערכת זו היא מבנה המקבל קלט, מעבד את הנתונים ומספק פלט. הקלט במערך הנתונים יהיה צליל WAVE, נתונים מקובץ תמונה או כל סוג של נתונים שניתן לייצג במערך. לאחר שהוצג קלט לרשת העצבית מוגדרת תגובת היעד הנדרשת בפלט ומההפרש של התגובה הרצויה יחד עם תפוקת המערכת האמיתית מתקבלת שגיאה. מידע השגיאות מוחזר למערכת והוא מבצע התאמות רבות לפרמטרים שלהם בסדר שיטתי המכונה בדרך כלל כלל הלמידה. תהליך זה חוזר על עצמו עד לקבלת התפוקה הרצויה.
נצפה כי הביצועים תלויים בכבדות בנתונים, ולכן יש לעבד את הנתונים עם אלגוריתמי צד שלישי כגון אלגוריתמי DSP.
היתרונות של רשתות עצביות מלאכותיות:
- רשתות עצביות מלאכותיות גמישות ומסתגלות.
- רשתות עצביות מלאכותיות משמשות במערכות זיהוי רצף ותבניות, עיבוד נתונים, רובוטיקה, דוגמנות וכו '.
- ANN רוכש ידע מסביבתם על ידי התאמה לפרמטרים פנימיים וחיצוניים והם פותרים בעיות מורכבות שקשה לנהל.
- זה כללי את הידע כדי לייצר תגובות נאותות למצבים לא ידועים.
- גמישות - רשתות עצביות מלאכותיות גמישות ובעלות יכולת ללמוד, להכליל ולהסתגל למצבים על סמך ממצאיו.
- אי לינאריות - פונקציה זו מאפשרת לרשת לרכוש ידע ביעילות על ידי למידה. זהו יתרון מובהק על פני רשת לינארית מסורתית שאינה מספקת בכל הנוגע לדוגמנות נתונים לא ליניאריים.
- רשת נוירונים מלאכותית מסוגלת לסבול יותר תקלות מאשר רשת מסורתית. ללא אובדן נתונים מאוחסנים, הרשת מסוגלת ליצור מחדש תקלה בכל אחד ממרכיביה.
- רשת נוירונים מלאכותית מבוססת על למידה מסתגלת.
סוגי רשתות עצביות מלאכותיות:
ישנם סוגים שונים של רשתות עצביות מלאכותיות (ANN) - תלוי בתפקודי הנוירון במוח האנושי ובפונקציות הרשת, רשת עצבית מלאכותית או ANN מבצעות משימות באופן דומה. לרוב הרשתות העצביות המלאכותיות יהיה דמיון מסוים עם מקבילות ביולוגיות מורכבות יותר והן יעילות מאוד במשימות המיועדות שלהן כמו למשל פילוח או סיווג. סוגי רשתות עצביות מלאכותיות
סוגי רשתות עצביות מלאכותיות
משוב ANN - בסוג ANN מסוג זה, הפלט חוזר לרשת כדי להשיג את התוצאות המפותחות ביותר באופן פנימי. על פי אוניברסיטת מסצ'וסטס, מרכז לוול לחקר האטמוספירה, רשת המשוב מחזירה מידע לעצמה ומתאימה היטב לפתרון בעיות אופטימיזציה. ANNs משוב משמשים לתיקוני שגיאות מערכת פנימיות.
הזן קדימה ANN - רשת העברת הזנה היא רשת עצבית פשוטה המורכבת משכבת קלט, שכבת פלט ושכבה אחת או יותר של נוירונים. באמצעות הערכה של תפוקתה על ידי בחינת הקלט שלה, ניתן להבחין בכוח הרשת על בסיס ההתנהגות הקבוצתית של הנוירונים המחוברים והתפוקה נקבעת. היתרון העיקרי של רשת זו הוא בכך שהיא לומדת להעריך ולזהות דפוסי קלט.
ANN סיווג-חיזוי זוהי קבוצת המשנה של ANN המוזרם, ANN וחיזוי הסיווג ANN מוחל על תרחישים של כריית נתונים. הרשת מאומנת לזהות דפוסים מסוימים ולסווג אותם לקבוצות ספציפיות ואז עוד יותר לסווג אותם ל'דפוסים חדשים 'שהם חדשים ברשת.
רשת עצבית מלאכותית היא סימולציה חישובית של רשת עצבית ביולוגית. אלה בעלי התנהגות של נוירונים ואת האותות החשמליים שבהם הם מתקשרים בין קלט כמו מהעיניים או מקצות העצבים ביד לפלט המוח כמו תגובה. להדליק, לגעת או לחמם.
מדענים חקרו תכנון של רשתות עצביות מלאכותיות ויצירת אינטליגנציה מלאכותית אודות הדרך שבה נוירונים מתקשרים סמנטית.
תוכנת רשת עצבית:
סימולטורי רשת עצביים הם יישומי תוכנה המשמשים לדמות התנהגות של רשתות עצביות מלאכותיות או ביולוגיות. הם מתמקדים במספר אחד או במספר מוגבל של סוגים ספציפיים של רשתות עצביות. הדמיית רשת עצבית מספקת לעתים קרובות חיזוי מהיר ומדויק יותר בהשוואה לניתוח נתונים אחר שיטות שכן רשתות עצביות אלה ממלאות תפקיד משמעותי בתהליך כריית הנתונים.
תוכנת רשת עצבית
הם בדרך כלל עצמאיים ואינם מתכוונים לייצר רשתות עצביות שיש לשלב בתוכנות אחרות. לסימולטורים יש בדרך כלל איזושהי הדמיה מובנית לניטור תהליך האימון. כמה סימולטורים מדמיינים גם את המבנה הפיזי של הרשתות העצביות. הרעיון של רשת עצבית נמצא בשימוש נרחב לניתוח נתונים. בעזרת תוכנות רשת עצביות מלאכותיות ניתן לבצע חיזוי סדרות זמן, קירוב תפקודים וניתוח רגרסיה. היקף הרשתות העצביות הוא כמעט קבלת החלטות ללא הגבלה, זיהוי תבניות, חיזוי, מערכות בקרה אוטומטיות ורבים אחרים.
לרשת עצבית אין צורך 'לתכנת מחדש' ברגע שהיא לומדת משהו הדומה לאנושי.
הדמיית רשת עצבית
המטרה העיקרית והכוונה מאחורי פיתוחם של ANNs היא שהם מסבירים את מודל החישוב המלאכותי עם הנוירון הביולוגי הבסיסי. הם מתארים ארכיטקטורות רשת ותהליכי למידה על ידי הצגת רשתות הזנה רבות שכבות. מוצע כי ניתן להשתמש ברשתות עצביות מלאכותיות לדוגמנות בתחומים אחרים של ייצור אנרגיה. מדוע יהיה צורך ליישם רשתות עצביות מלאכותיות? אם יש לך שאילתות, פשוט הגיב למטה או בקר באתר שלנו.
נקודות זיכוי:
- רשת עצבית מלאכותית מאת עופות עולם
- מבנה הנוירון מאת נוירו-פתרונות
- מבוא לרשתות עצביות מאת קרדיף
- הדמיית רשת עצבית מאת הַחוּצָה
