Rangkaian Neural Buatan (ANN) dimodelkan di otak di mana neuron disambungkan dalam corak kompleks untuk memproses data dari deria, mewujudkan kenangan dan mengawal tubuh. Rangkaian Neural Buatan (ANN) adalah sistem berdasarkan operasi rangkaian saraf biologi atau ia juga didefinisikan sebagai peniruan sistem saraf biologi.

Rangkaian Neural Buatan

Artificial Neural Networks (ANN) adalah bahagian Artificial Intelligence (AI) dan ini adalah bidang sains komputer yang berkaitan dengan membuat komputer berkelakuan lebih cerdas. Artificial Neural Networks (ANN) memproses data dan menunjukkan beberapa kecerdasan dan mereka berkelakuan menunjukkan kecerdasan sedemikian rupa seperti pengecaman corak, Pembelajaran dan generalisasi.

Rangkaian saraf tiruan adalah model komputasi terprogram yang bertujuan untuk meniru struktur saraf dan fungsi otak manusia.

Sebelum mengetahui mengenai Rangkaian Neural Buatan, pada mulanya kita perlu mengkaji apa itu rangkaian saraf dan juga mengenai Struktur Neuron.

Definisi Rangkaian Neural:

Rangkaian Neural didefinisikan sebagai sistem neuron yang saling berkaitan. Neuron atau Sel Saraf adalah asas asas otak yang merupakan rangkaian saraf biologi. Struktur Neuron adalah seperti gambar di bawah

Struktur Neuron

Rangkaian Neural Buatan adalah alat komputasi yang dimodelkan berdasarkan otak. Ini terdiri dari struktur saling berkaitan dari neuron yang dihasilkan secara buatan yang berfungsi sebagai jalan untuk pemindahan data. Para penyelidik merancang rangkaian saraf tiruan (ANN) untuk menyelesaikan pelbagai masalah dalam pengecaman corak, ramalan, pengoptimuman, ingatan bersekutu, dan kawalan.

Rangkaian saraf tiruan telah digambarkan sebagai cara kedua terbaik untuk membentuk neuron yang saling berkaitan. Rangkaian saraf tiruan ini digunakan untuk memodelkan otak dan juga untuk melakukan tugas komputasi tertentu. Aplikasi ANN yang berjaya akan memiliki kemampuan untuk mengenali watak.

Struktur Rangkaian Neural

Pengenalan Rangkaian Neural:

Sistem pengkomputeran terdiri dari sejumlah elemen pemprosesan yang sederhana dan sangat saling berkaitan dan mereka memproses maklumat ke input luaran dengan tindak balas keadaan dinamiknya. Neuron mempunyai keupayaan untuk menghasilkan tindak balas linear atau tidak linear. Rangkaian tiruan bukan linear dibuat oleh interkoneksi neuron bukan linear. Sistem tidak linier mempunyai input yang tidak sebanding dengan output.

Pengenalan Rangkaian Neural

Aplikasi Rangkaian Neural Buatan:

Aplikasi jaringan saraf buatan telah digunakan dalam bidang tenaga suria untuk pemodelan dan reka bentuk kilang menghasilkan wap surya.
Mereka berguna dalam pemodelan sistem, seperti dalam melaksanakan pemetaan kompleks dan pengenalpastian sistem.
ANN digunakan untuk anggaran pemanasan banyak bangunan, faktor pemintas pengumpul parabolik dan nisbah kepekatan tempatan
ANN digunakan dalam berbagai aplikasi dalam kontrol, robotik, pengenalan pola, ramalan, perubatan, sistem tenaga, pembuatan, pengoptimuman, pemprosesan isyarat, dan sains sosial / psikologi.
Mereka juga telah digunakan untuk ramalan aliran udara di ruang ujian berventilasi semula jadi dan untuk ramalan penggunaan tenaga bangunan suria.
Mereka mampu menangani data yang bising dan tidak lengkap dan juga dapat mengatasi masalah bukan linear
Penggunaan jaringan saraf tiruan dalam sistem pengudaraan dan penyejuk udara, penyejukan, pemodelan, pemanasan, peramalan beban, pengendalian sistem penjanaan tenaga dan radiasi matahari.

Aplikasi Rangkaian Neural Buatan menyediakan cara alternatif untuk mengatasi masalah yang kompleks kerana ia adalah antara teknologi pemprosesan isyarat terbaru. Rangkaian neural buatan menawarkan penyelesaian sebenar yang sukar ditandingi dengan teknologi lain. Penyelesaian berasaskan rangkaian saraf sangat efisien dari segi pembangunan, masa dan sumber.

Pelaksanaan perisian rangkaian saraf dapat dibuat dengan kelebihan dan kekurangan mereka.

Kelebihan:

Rangkaian saraf dapat melakukan tugas di mana program linear tidak dapat dilakukan.
Apabila elemen rangkaian saraf gagal, ia dapat terus tanpa masalah oleh sifat selari mereka.
Rangkaian saraf tidak perlu diprogramkan semula kerana ia belajar sendiri.
Ia dapat dilaksanakan dengan cara yang mudah tanpa masalah.
Sebagai sistem adaptif, pintar, rangkaian saraf kuat dan unggul dalam menyelesaikan masalah yang kompleks. Jaringan saraf cekap dalam pengaturcaraannya dan para saintis bersetuju bahawa kelebihan menggunakan ANN melebihi risiko.
Ia boleh dilaksanakan dalam aplikasi apa pun.

Kekurangan:

The rangkaian neural memerlukan latihan untuk beroperasi.
Memerlukan masa pemprosesan yang tinggi untuk rangkaian saraf besar.
Senibina rangkaian neural berbeza dengan seni bina dan sejarah mikropemproses jadi mereka harus dicontohi.

Rangkaian Neural Buatan dikembangkan dengan prosedur langkah demi langkah yang sistematik yang mengoptimumkan kriteria yang biasanya dikenali sebagai peraturan pembelajaran. Data latihan input / output adalah asas untuk rangkaian ini kerana ia menyampaikan maklumat yang diperlukan untuk mengetahui titik operasi yang optimum. Sifat rangkaian neural yang tidak linear menjadikan elemen pemprosesannya fleksibel dalam sistem mereka.

Jaringan saraf tiruan adalah sistem dan sistem ini adalah struktur yang menerima input, memproses data dan memberikan output. Input dalam array data akan berupa suara WAVE, data dari file gambar atau segala jenis data yang dapat ditunjukkan dalam array. Setelah input disajikan ke jaringan saraf, respons sasaran yang diperlukan ditetapkan pada output dan dari perbezaan tindak balas yang diinginkan bersama dengan output dari sistem nyata kesalahan diperoleh. Maklumat kesalahan disalurkan kembali ke sistem dan ia membuat banyak penyesuaian terhadap parameternya dalam susunan sistematik yang biasanya dikenali sebagai peraturan pembelajaran. Proses ini diulang sehingga output yang diinginkan diterima.

Diperhatikan bahawa prestasi sangat bergantung pada data, jadi data harus diproses terlebih dahulu dengan algoritma pihak ketiga seperti algoritma DSP.

Faedah Rangkaian Neural Buatan:

Rangkaian saraf tiruan fleksibel dan adaptif.
Rangkaian neural buatan digunakan dalam sistem pengecaman urutan dan corak, pemprosesan data, robotik, pemodelan, dll.
ANN memperoleh pengetahuan dari persekitaran mereka dengan menyesuaikan diri dengan parameter dalaman dan luaran dan mereka menyelesaikan masalah kompleks yang sukar dikendalikan.
Ia menggeneralisasi pengetahuan untuk menghasilkan tindak balas yang mencukupi terhadap situasi yang tidak diketahui.
Fleksibiliti - Jaringan saraf tiruan fleksibel dan mempunyai kemampuan untuk belajar, menggeneralisasi dan menyesuaikan diri dengan situasi berdasarkan penemuannya.
Non-Lineariti - Fungsi ini membolehkan rangkaian memperoleh pengetahuan dengan cekap dengan belajar. Ini adalah kelebihan tersendiri berbanding rangkaian linear tradisional yang tidak mencukupi ketika memodelkan data bukan linear.
Rangkaian neuron buatan mampu toleransi kesalahan yang lebih besar daripada rangkaian tradisional. Tanpa kehilangan data yang tersimpan, rangkaian dapat menghasilkan semula kesalahan pada salah satu komponennya.
Rangkaian neuron buatan didasarkan pada Pembelajaran Adaptif.

Jenis Rangkaian Neural Buatan:

Terdapat pelbagai jenis Rangkaian Neural Buatan (ANN) - Bergantung pada fungsi neuron otak manusia dan rangkaian, rangkaian saraf tiruan atau ANN melakukan tugas dengan cara yang serupa. Sebilangan besar rangkaian saraf tiruan akan mempunyai persamaan dengan rakan biologi yang lebih kompleks dan sangat berkesan pada tugas yang dimaksudkan seperti misalnya. segmentasi atau pengelasan. Jenis Rangkaian Neural Buatan

“cara membuat litar penguat pembesar suara ”

Jenis Rangkaian Neural Buatan

Maklum balas ANN - Dalam jenis ANN ini, output masuk kembali ke dalam rangkaian untuk mencapai hasil yang paling baik secara dalaman. Rangkaian maklum balas menyalurkan maklumat ke dalam dirinya sendiri dan sangat sesuai untuk menyelesaikan masalah pengoptimuman, menurut University of Massachusetts, Pusat Penyelidikan Atmosfera Lowell. Maklum balas ANN digunakan oleh pembetulan ralat sistem Dalaman.

Umpan Maju ANN - Rangkaian feed-forward adalah rangkaian saraf sederhana yang terdiri daripada lapisan input, lapisan output dan satu atau lebih lapisan neuron. Melalui penilaian outputnya dengan mengkaji inputnya, kekuatan rangkaian dapat diperhatikan berdasarkan tingkah laku kumpulan neuron yang bersambung dan outputnya diputuskan. Kelebihan utama rangkaian ini ialah ia belajar menilai dan mengenali corak input.

Klasifikasi-Ramalan ANN –Ia adalah subset ANN feed-forward dan klasifikasi-ramalan ANN diterapkan pada senario perlombongan data. Jaringan dilatih untuk mengenal pasti corak tertentu dan mengklasifikasikannya ke dalam kumpulan tertentu dan kemudian mengklasifikasikannya lebih jauh ke dalam 'corak novel' yang baru untuk rangkaian.

Rangkaian saraf tiruan adalah simulasi komputasi rangkaian saraf biologi. Ini mempunyai tingkah laku neuron dan isyarat elektrik di mana mereka berkomunikasi antara input seperti dari mata atau ujung saraf di tangan ke output otak seperti bertindak balas ke cahaya, sentuhan atau panas.

Para saintis melakukan penyelidikan dalam merancang rangkaian saraf tiruan dan penciptaan kecerdasan buatan mengenai cara neuron berkomunikasi secara semantik.

Perisian Rangkaian Neural:

Simulator rangkaian saraf adalah aplikasi perisian yang digunakan untuk mensimulasikan tingkah laku rangkaian saraf tiruan atau biologi. Mereka memberi tumpuan kepada satu atau sejumlah jenis rangkaian saraf tertentu. Simulasi rangkaian saraf sering memberikan ramalan yang lebih cepat dan tepat berbanding dengan analisis data lain kaedah kerana rangkaian saraf ini memainkan peranan penting dalam proses perlombongan data.

Perisian rangkaian saraf

Mereka biasanya berdiri sendiri dan tidak bermaksud untuk menghasilkan rangkaian saraf yang harus disatukan dalam perisian lain. Simulator biasanya mempunyai beberapa bentuk visualisasi bawaan untuk memantau proses latihan. Beberapa simulator juga menggambarkan struktur fizikal rangkaian saraf. Konsep Neural Network banyak digunakan untuk analisis data. Dengan bantuan perisian rangkaian saraf tiruan, peramalan siri masa, pendekatan fungsi dan analisis regresi dapat dilakukan. Ruang lingkup rangkaian neural adalah pengambilan keputusan, pengenalan pola, peramalan, hampir tanpa batas, sistem kawalan automatik dan lain-lain lagi.

Jaringan saraf tidak perlu “diprogramkan semula” setelah mempelajari sesuatu yang serupa dengan manusia.

Simulasi Rangkaian Neural

Tujuan dan niat utama di sebalik pengembangan ANN adalah mereka menerangkan model pengiraan buatan dengan neuron biologi asas. Mereka menggariskan seni bina rangkaian dan proses pembelajaran dengan menghadirkan rangkaian feed-forward pelbagai lapisan. Disarankan agar rangkaian neural buatan dapat digunakan untuk pemodelan dalam bidang pengeluaran tenaga yang lain. Mengapa perlu dilaksanakan rangkaian saraf tiruan? Sekiranya anda mempunyai pertanyaan, cuma komen di bawah atau lawati laman web kami.

Kredit Foto: