Mạng lưới thần kinh nhân tạo (ANN) được mô phỏng trên bộ não, nơi các tế bào thần kinh được kết nối theo các mô hình phức tạp để xử lý dữ liệu từ các giác quan, thiết lập ký ức và kiểm soát cơ thể. Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) là một hệ thống dựa trên hoạt động của mạng thần kinh sinh học hay nó còn được định nghĩa là một mô phỏng của hệ thống thần kinh sinh học.

Mạng lưới thần kinh nhân tạo

Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) là một phần của Trí tuệ nhân tạo (AI) và đây là lĩnh vực khoa học máy tính có liên quan đến việc làm cho máy tính hoạt động thông minh hơn. Mạng thần kinh nhân tạo (ANN) xử lý dữ liệu và thể hiện một số trí thông minh và chúng hoạt động thể hiện trí thông minh theo cách như nhận dạng mẫu, Học tập và tổng quát hóa.

Mạng nơron nhân tạo là một mô hình tính toán được lập trình nhằm mục đích tái tạo cấu trúc thần kinh và hoạt động của não người.

Trước khi biết về Mạng nơron nhân tạo, trước tiên chúng ta cần nghiên cứu về mạng nơron là gì và cả về Cấu trúc của nơron.

Định nghĩa về mạng thần kinh:

Mạng nơron được định nghĩa là hệ thống các nơron liên kết với nhau. Tế bào thần kinh hay Tế bào thần kinh là những khối cơ bản cấu tạo nên bộ não, là mạng lưới thần kinh sinh học. Cấu trúc của Neuron như hình dưới đây

Cấu trúc của Neuron

Mạng thần kinh nhân tạo là các công cụ tính toán được mô phỏng theo bộ não. Nó được tạo thành từ một cấu trúc liên kết với nhau của các tế bào thần kinh được sản xuất nhân tạo có chức năng như những con đường truyền dữ liệu. Các nhà nghiên cứu đang thiết kế mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để giải quyết nhiều vấn đề về nhận dạng mẫu, dự đoán, tối ưu hóa, bộ nhớ kết hợp và điều khiển.

Mạng nơron nhân tạo được mô tả là cách tốt thứ hai để hình thành các nơron liên kết với nhau. Các mạng nơ-ron nhân tạo này được sử dụng để lập mô hình não và cũng để thực hiện các nhiệm vụ tính toán cụ thể. Một ứng dụng ANN thành công sẽ có khả năng nhận dạng ký tự.

Cấu trúc mạng thần kinh

Giới thiệu về Mạng thần kinh:

Một hệ thống máy tính được tạo thành từ một số phần tử xử lý đơn giản, có tính liên kết cao và chúng xử lý thông tin đến các đầu vào bên ngoài với phản ứng trạng thái động của chúng. Một nơron có khả năng tạo ra một phản ứng tuyến tính hoặc phi tuyến tính. Một mạng nhân tạo phi tuyến tính được tạo ra bởi sự liên kết của các nơ-ron phi tuyến tính. Hệ thống phi tuyến tính có đầu vào sẽ không tỷ lệ với đầu ra.

Giới thiệu về mạng thần kinh

Các ứng dụng của mạng thần kinh nhân tạo:

Các ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo đã được sử dụng trong lĩnh vực năng lượng mặt trời để mô hình hóa và thiết kế nhà máy tạo hơi nước bằng năng lượng mặt trời.
Chúng hữu ích trong việc lập mô hình hệ thống, chẳng hạn như trong việc thực hiện ánh xạ phức tạp và xác định hệ thống.
ANN được sử dụng để ước tính tải nhiệt của các tòa nhà, hệ số chặn của bộ thu máng hình parabol và tỷ lệ nồng độ cục bộ
ANN được sử dụng trong các ứng dụng đa dạng trong điều khiển, người máy, nhận dạng mẫu, dự báo, y học, hệ thống điện, sản xuất, tối ưu hóa, xử lý tín hiệu và khoa học xã hội / tâm lý.
Chúng cũng đã được sử dụng để dự đoán luồng không khí trong phòng thử nghiệm thông gió tự nhiên và dự đoán mức tiêu thụ năng lượng của các tòa nhà năng lượng mặt trời.
Họ có thể xử lý dữ liệu nhiễu và không đầy đủ và cũng có thể giải quyết các vấn đề phi tuyến tính
Việc sử dụng mạng thần kinh nhân tạo trong các hệ thống thông gió và điều hòa không khí, làm lạnh, mô hình hóa, sưởi ấm, dự báo tải, điều khiển hệ thống phát điện và bức xạ mặt trời.

Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo cung cấp một cách thay thế để giải quyết các vấn đề phức tạp vì chúng là một trong những công nghệ xử lý tín hiệu mới nhất. Mạng nơ-ron nhân tạo cung cấp các giải pháp thực sự khó có thể so sánh với các công nghệ khác. Giải pháp dựa trên mạng nơ-ron rất hiệu quả về mặt phát triển, thời gian và tài nguyên.

Việc triển khai phần mềm của mạng nơ-ron có thể được thực hiện với những ưu điểm và nhược điểm của chúng.

Ưu điểm:

Mạng nơron có thể thực hiện các tác vụ mà chương trình tuyến tính không thể thực hiện.
Khi một phần tử của mạng nơ-ron bị lỗi, nó có thể tiếp tục mà không gặp vấn đề gì bởi tính chất song song của chúng.
Mạng nơ-ron không cần lập trình lại vì nó tự học.
Nó có thể được thực hiện một cách dễ dàng mà không gặp bất kỳ vấn đề gì.
Là hệ thống thông minh, thích ứng, mạng nơ-ron rất mạnh mẽ và vượt trội trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp. Mạng nơ-ron rất hiệu quả trong lập trình của chúng và các nhà khoa học đồng ý rằng lợi thế của việc sử dụng ANN lớn hơn rủi ro.
Nó có thể được thực hiện trong bất kỳ ứng dụng nào.

Nhược điểm:

Các mạng thần kinh yêu cầu đào tạo để hoạt động.
Yêu cầu thời gian xử lý cao đối với các mạng nơron lớn.
Kiến trúc của mạng nơ-ron khác với kiến trúc và lịch sử của bộ vi xử lý vì vậy chúng phải được mô phỏng.

Mạng nơ ron nhân tạo được phát triển với quy trình từng bước có hệ thống nhằm tối ưu hóa một tiêu chí thường được gọi là quy tắc học tập. Dữ liệu đào tạo đầu vào / đầu ra là cơ bản cho các mạng này vì nó truyền đạt thông tin cần thiết để khám phá ra điểm hoạt động tối ưu. Bản chất phi tuyến tính của mạng nơ-ron làm cho các phần tử xử lý của nó trở nên linh hoạt trong hệ thống của chúng.

Mạng nơron nhân tạo là một hệ thống và hệ thống này là một cấu trúc nhận đầu vào, xử lý dữ liệu và cung cấp đầu ra. Đầu vào trong mảng dữ liệu sẽ là âm thanh SÓNG, dữ liệu từ tệp hình ảnh hoặc bất kỳ loại dữ liệu nào có thể được biểu diễn trong một mảng. Khi một đầu vào được trình bày cho mạng nơ-ron, đáp ứng mục tiêu yêu cầu được đặt ở đầu ra và từ sự khác biệt của phản hồi mong muốn cùng với đầu ra của hệ thống thực, sẽ xảy ra lỗi. Thông tin về lỗi được cung cấp trở lại hệ thống và nó thực hiện nhiều điều chỉnh đối với các tham số của chúng theo một thứ tự có hệ thống, thường được gọi là quy tắc học tập. Quá trình này được lặp lại cho đến khi đầu ra mong muốn được chấp nhận.

Có thể thấy rằng hiệu suất phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu, vì vậy dữ liệu cần được xử lý trước bằng các thuật toán của bên thứ ba như thuật toán DSP.

Lợi ích của mạng thần kinh nhân tạo:

Mạng nơron nhân tạo rất linh hoạt và thích ứng.
Mạng nơron nhân tạo được sử dụng trong các hệ thống nhận dạng trình tự và mẫu, xử lý dữ liệu, robot, mô hình hóa, v.v.
ANN tiếp thu kiến thức từ môi trường xung quanh bằng cách thích ứng với các thông số bên trong và bên ngoài và họ giải quyết các vấn đề phức tạp khó quản lý.
Nó tổng quát hóa kiến thức để tạo ra phản ứng thích hợp cho các tình huống chưa biết.
Tính linh hoạt - Mạng nơ-ron nhân tạo linh hoạt và có khả năng học hỏi, khái quát hóa và thích ứng với các tình huống dựa trên những phát hiện của nó.
Không tuyến tính - Chức năng này cho phép mạng thu nhận kiến thức một cách hiệu quả bằng cách học. Đây là một lợi thế khác biệt so với mạng tuyến tính truyền thống, điều này không phù hợp khi mô hình hóa dữ liệu phi tuyến tính.
Mạng nơron nhân tạo có khả năng chịu lỗi lớn hơn mạng truyền thống. Nếu không mất dữ liệu được lưu trữ, mạng có thể khôi phục lỗi trong bất kỳ thành phần nào của nó.
Một mạng nơ-ron nhân tạo dựa trên Học tập thích ứng.

Các loại mạng thần kinh nhân tạo:

Có nhiều loại Mạng nơron nhân tạo (ANN) khác nhau - Tùy thuộc vào chức năng mạng và nơron não của con người, mạng nơron nhân tạo hoặc ANN thực hiện các tác vụ theo cách tương tự. Hầu hết các mạng thần kinh nhân tạo sẽ có một số điểm tương đồng với các đối tác sinh học phức tạp hơn và rất hiệu quả trong các nhiệm vụ dự kiến của chúng như ví dụ: phân đoạn hoặc phân loại. Các loại mạng thần kinh nhân tạo

“chuyển đổi 220 volt thành 110 volt ”

Các loại mạng thần kinh nhân tạo

ANN phản hồi - Trong loại ANN này, đầu ra quay trở lại mạng để đạt được kết quả phát triển tốt nhất trong nội bộ. Mạng phản hồi cung cấp thông tin trở lại chính nó và rất phù hợp để giải quyết các vấn đề tối ưu hóa, theo Đại học Massachusetts, Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Lowell. ANN phản hồi được sử dụng bởi các sửa lỗi hệ thống nội bộ.

Chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu ANN - Mạng chuyển tiếp là một mạng nơ-ron đơn giản bao gồm một lớp đầu vào, một lớp đầu ra và một hoặc nhiều lớp nơ-ron. Đánh giá kỹ lưỡng đầu ra của nó bằng cách xem xét đầu vào của nó, sức mạnh của mạng có thể được nhận thấy dựa trên hành vi nhóm của các nơ-ron được kết nối và đầu ra được quyết định. Ưu điểm chính của mạng này là nó học cách đánh giá và nhận ra các mẫu đầu vào.

Phân loại-Dự đoán ANN –Đó là tập con của ANN chuyển tiếp và ANN dự đoán phân loại được áp dụng cho các tình huống khai thác dữ liệu. Mạng được đào tạo để xác định các mẫu cụ thể và phân loại chúng thành các nhóm cụ thể và sau đó tiếp tục phân loại chúng thành “các mẫu mới” mới đối với mạng.

Mạng nơ-ron nhân tạo là một mô phỏng tính toán của một mạng nơ-ron sinh học. Chúng sở hữu hành vi của các nơ-ron và tín hiệu điện mà chúng giao tiếp giữa đầu vào như từ mắt hoặc các đầu dây thần kinh ở tay đến đầu ra của não như phản ứng để chiếu sáng, chạm vào hoặc sưởi ấm.

Các nhà khoa học đang nghiên cứu thiết kế mạng lưới thần kinh nhân tạo và tạo ra trí thông minh nhân tạo về cách các tế bào thần kinh giao tiếp ngữ nghĩa.

Phần mềm mạng thần kinh:

Trình mô phỏng mạng thần kinh là các ứng dụng phần mềm được sử dụng để mô phỏng hành vi của mạng thần kinh nhân tạo hoặc sinh học. Chúng tập trung vào một hoặc một số giới hạn các loại mạng thần kinh cụ thể. Mô phỏng mạng thần kinh thường cung cấp dự đoán nhanh hơn và chính xác hơn so với phân tích dữ liệu khác vì các mạng nơ-ron này đóng một vai trò quan trọng trong quá trình khai thác dữ liệu.

Phần mềm mạng thần kinh

Chúng thường độc lập và không có ý định tạo ra các mạng nơ-ron vốn phải được tích hợp trong phần mềm khác. Trình mô phỏng thường có một số hình thức trực quan tích hợp để theo dõi quá trình đào tạo. Một số trình mô phỏng cũng hình dung cấu trúc vật lý của mạng nơ-ron. Khái niệm Mạng thần kinh được sử dụng rộng rãi để phân tích dữ liệu. Với sự trợ giúp của phần mềm mạng nơ-ron nhân tạo, dự báo chuỗi thời gian, xấp xỉ hàm và phân tích hồi quy có thể được thực hiện. Kính của mạng nơ-ron hầu như không giới hạn trong việc ra quyết định, nhận dạng mẫu, dự báo, hệ thống điều khiển tự động và nhiều người khác.

Một mạng nơ-ron không cần phải “lập trình lại” một khi nó học bất cứ thứ gì tương tự như con người.

Mô phỏng mạng thần kinh

Mục đích và ý định chính đằng sau sự phát triển của ANN là chúng giải thích mô hình tính toán nhân tạo với nơ-ron sinh học cơ bản. Chúng phác thảo kiến trúc mạng và quy trình học bằng cách trình bày các mạng chuyển tiếp nhiều lớp. Người ta cho rằng mạng nơ-ron nhân tạo có thể được sử dụng để lập mô hình trong các lĩnh vực sản xuất năng lượng khác. Tại sao việc triển khai mạng nơ-ron nhân tạo lại cần thiết? Nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào chỉ cần bình luận bên dưới hoặc truy cập trang web của chúng tôi.

Tín ảnh: