Výukový program umělé neuronové sítě poskytuje základní a pokročilé koncepty sítí ANN. Náš výukový program umělé neuronové sítě je vyvinut pro začátečníky i profese.

Termín 'umělá neuronová síť' odkazuje na biologicky inspirované dílčí pole umělé inteligence modelované podle mozku. Umělá neuronová síť je obvykle výpočetní síť založená na biologických neuronových sítích, které konstruují strukturu lidského mozku. Podobně jako lidský mozek má neurony vzájemně propojené, umělé neuronové sítě mají také neurony, které jsou vzájemně propojeny v různých vrstvách sítí. Tyto neurony jsou známé jako uzly.

jak vybrat sloupce z různých tabulek v sql

Výukový program umělé neuronové sítě pokrývá všechny aspekty související s umělou neuronovou sítí. V tomto tutoriálu probereme ANN, adaptivní rezonanční teorii, Kohonenovu samoorganizující se mapu, stavební bloky, učení bez dozoru, genetický algoritmus atd.

Co je to umělá neuronová síť?

Termín ' Umělá neuronová síť “ je odvozen z biologických neuronových sítí, které rozvíjejí strukturu lidského mozku. Podobně jako lidský mozek, který má neurony vzájemně propojené, mají umělé neuronové sítě také neurony, které jsou vzájemně propojeny v různých vrstvách sítí. Tyto neurony jsou známé jako uzly.

Uvedený obrázek ilustruje typické schéma biologické neuronové sítě.

Typická umělá neuronová síť vypadá přibližně jako daný obrázek.

Dendrity z biologické neuronové sítě představují vstupy v umělých neuronových sítích, buněčné jádro představuje uzly, synapse představuje váhy a Axon představuje výstup.

Vztah mezi biologickou neuronovou sítí a umělou neuronovou sítí:

An Umělá neuronová síť v oblasti Umělá inteligence kde se pokouší napodobit síť neuronů tvořících lidský mozek, takže počítače budou mít možnost rozumět věcem a rozhodovat se lidským způsobem. Umělá neuronová síť je navržena naprogramováním počítačů tak, aby se chovala jednoduše jako propojené mozkové buňky.

V lidském mozku je asi 1000 miliard neuronů. Každý neuron má asociační bod někde v rozsahu 1 000 až 100 000. V lidském mozku jsou data uložena takovým způsobem, aby byla distribuována, a v případě potřeby můžeme z naší paměti paralelně extrahovat více než jeden kus těchto dat. Můžeme říci, že lidský mozek je tvořen neuvěřitelně úžasnými paralelními procesory.

Umělou neuronovou síť můžeme pochopit na příkladu, uvažujme příklad digitálního logického hradla, které přijímá vstup a dává výstup. 'OR' brána, která má dva vstupy. Pokud je jeden nebo oba vstupy 'On', pak dostaneme 'On' na výstupu. Pokud jsou oba vstupy 'Off', pak dostaneme 'Off' na výstupu. Zde výstup závisí na vstupu. Náš mozek neplní stejný úkol. Vztah mezi výstupy a vstupy se neustále mění kvůli neuronům v našem mozku, které se „učí“.

Architektura umělé neuronové sítě:

Abychom pochopili koncept architektury umělé neuronové sítě, musíme pochopit, z čeho se neuronová síť skládá. Aby bylo možné definovat neuronovou síť, která se skládá z velkého počtu umělých neuronů, které se nazývají jednotky uspořádané v posloupnosti vrstev. Podívejme se na různé typy vrstev dostupných v umělé neuronové síti.

Umělá neuronová síť se primárně skládá ze tří vrstev:

Vstupní vrstva:

Jak název napovídá, přijímá vstupy v několika různých formátech poskytnutých programátorem.

Skrytá vrstva:

Skrytá vrstva představuje vstupní a výstupní vrstvu. Provádí všechny výpočty, aby našel skryté prvky a vzory.

Výstupní vrstva:

Vstup prochází řadou transformací pomocí skryté vrstvy, což nakonec vede k výstupu, který je přenášen pomocí této vrstvy.

npm clean cache force

Umělá neuronová síť bere vstup a vypočítává vážený součet vstupů a zahrnuje zkreslení. Tento výpočet je reprezentován ve formě přenosové funkce.

Určuje, že vážený součet je předán jako vstup do aktivační funkce k vytvoření výstupu. Aktivační funkce volí, zda se má uzel spustit nebo ne. Pouze ti, kteří jsou vyhozeni, se dostanou do výstupní vrstvy. K dispozici jsou charakteristické aktivační funkce, které lze použít na druh úkolu, který provádíme.

Výhody umělé neuronové sítě (ANN)

Možnost paralelního zpracování:

Umělé neuronové sítě mají číselnou hodnotu, která může provádět více než jeden úkol současně.

Ukládání dat v celé síti:

Data, která se používají v tradičním programování, jsou uložena v celé síti, nikoli v databázi. Zmizení několika dat na jednom místě nebrání fungování sítě.

Schopnost pracovat s neúplnými znalostmi:

Po trénování ANN mohou informace produkovat výstup i s neadekvátními daty. Ztráta výkonu zde závisí na významu chybějících dat.

S distribucí paměti:

Aby se ANN dokázala přizpůsobit, je důležité určit příklady a povzbudit síť podle požadovaného výstupu předvedením těchto příkladů síti. Posloupnost sítě je přímo úměrná vybraným instancím, a pokud se událost nemůže síti objevit ve všech jejích aspektech, může produkovat falešný výstup.

S odolností proti chybám:

Vydírání jedné nebo více buněk ANN nezabrání tomu, aby generovala výstup, a tato funkce zajišťuje odolnost sítě proti chybám.

Nevýhody umělé neuronové sítě:

Zajištění správné struktury sítě:

Neexistuje žádný konkrétní návod pro určení struktury umělých neuronových sítí. Příslušná struktura sítě je dosažena prostřednictvím zkušeností, pokusů a omylů.

Nerozpoznané chování sítě:

řetězec v c

Je to nejdůležitější záležitost ANN. Když ANN vytváří testovací řešení, neposkytuje přehled o tom, proč a jak. Snižuje důvěru v síť.

Hardwarová závislost:

Umělé neuronové sítě potřebují procesory s paralelním výpočetním výkonem, podle jejich struktury. Proto je realizace zařízení závislá.

Potíže se zobrazením problému v síti:

ANN mohou pracovat s číselnými daty. Problémy je třeba před zavedením do ANN převést na číselné hodnoty. Prezentační mechanismus, který zde bude vyřešen, bude mít přímý dopad na výkon sítě. Spoléhá na schopnosti uživatele.

Doba trvání sítě není známa:

Síť je redukována na určitou hodnotu chyby a tato hodnota nám nedává optimální výsledky.

Vědecké umělé neuronové sítě, které pronikly do světa v polovině 20^čtstoletí se exponenciálně rozvíjejí. V současné době jsme zkoumali klady umělých neuronových sítí a problémy, se kterými se setkáváme při jejich využívání. Nelze přehlédnout, že zápory sítí ANN, které jsou vzkvétajícím vědním odvětvím, jsou jednotlivě eliminovány a jejich klady den ode dne přibývají. Znamená to, že umělé neuronové sítě se postupně promění v nenahraditelnou součást našich životů.

Jak fungují umělé neuronové sítě?

Umělou neuronovou síť lze nejlépe znázornit jako vážený orientovaný graf, kde umělé neurony tvoří uzly. Asociace mezi výstupy neuronů a vstupy neuronů může být viděna jako orientované hrany s váhami. Umělá neuronová síť přijímá vstupní signál z externího zdroje ve formě vzoru a obrazu ve formě vektoru. Tyto vstupy jsou pak matematicky přiřazeny zápisy x(n) pro každých n počtu vstupů.

rozdíl mezi firmou a společností

Poté je každý vstup vynásoben jeho odpovídajícími váhami (tyto váhy jsou detaily využívané umělými neuronovými sítěmi k řešení konkrétního problému). Obecně řečeno, tyto váhy normálně představují sílu propojení mezi neurony uvnitř umělé neuronové sítě. Všechny vážené vstupy jsou shrnuty uvnitř výpočetní jednotky.

Je-li vážený součet roven nule, je přidána odchylka, aby byl výstup nenulový, nebo něco jiného, ​​aby se škálovalo podle odezvy systému. Zkreslení má stejný vstup a váha se rovná 1. Zde může být součet vážených vstupů v rozsahu od 0 do kladného nekonečna. Zde, aby se odezva udržela v mezích požadované hodnoty, je srovnávána určitá maximální hodnota a součet vážených vstupů prochází aktivační funkcí.

Aktivační funkce se týká souboru přenosových funkcí používaných k dosažení požadovaného výstupu. Existuje jiný druh aktivační funkce, ale především lineární nebo nelineární množiny funkcí. Některé z běžně používaných sad aktivačních funkcí jsou binární, lineární a tan hyperbolické sigmoidální aktivační funkce. Pojďme se na každou z nich podívat podrobně:

binární:

V binární aktivační funkci je výstup buď jedna, nebo 0. Zde, aby toho bylo dosaženo, je nastavena prahová hodnota. Pokud je čistý vážený vstup neuronů větší než 1, pak je konečný výstup aktivační funkce vrácen jako jedna nebo je výstup vrácen jako 0.

Sigmoidální hyperbolické:

Funkce sigmoidální hyperboly je obecně považována za „ S ' tvarovaná křivka. Zde se hyperbolická funkce tan používá k aproximaci výstupu ze skutečného čistého vstupu. Funkce je definována jako:

F(x) = (1/1 + exp(-????x))

Kde???? je považován za parametr Strmost.

Typy umělé neuronové sítě:

Existují různé typy umělých neuronových sítí (ANN) v závislosti na neuronu lidského mozku a síťových funkcích, umělá neuronová síť podobně plní úkoly. Většina umělých neuronových sítí bude mít určité podobnosti se složitějším biologickým partnerem a jsou velmi účinné při plnění očekávaných úkolů. Například segmentace nebo klasifikace.

Zpětná vazba ANN:

U tohoto typu ANN se výstup vrací do sítě, aby interně dosáhl nejlépe vyvinutých výsledků. Podle University of Massachusetts , Lowellovo centrum pro výzkum atmosféry. Sítě se zpětnou vazbou do sebe vkládají informace zpět a jsou vhodné pro řešení problémů s optimalizací. Opravy interních chyb systému využívají zpětnovazební ANN.

Feed-Forward ANN:

Předpoklad

Před zahájením tohoto kurzu nejsou vyžadovány žádné specifické odborné znalosti.

Publikum

Naše výuka umělé neuronové sítě je vyvinuta pro začátečníky i profesionály, aby jim pomohla pochopit základní koncept ANN.

Problémy

Ujišťujeme vás, že v tomto tutoriálu umělé neuronové sítě nenajdete žádný problém. Ale pokud se vyskytne nějaký problém nebo chyba, napište problém do kontaktního formuláře, abychom jej mohli dále zlepšit.