Una rete neurale artificiale (ANN) è modellata sul cervello in cui i neuroni sono collegati in schemi complessi per elaborare i dati dai sensi, stabilire ricordi e controllare il corpo. Una Rete Neurale Artificiale (ANN) è un sistema basato sul funzionamento di reti neurali biologiche o è anche definita come un'emulazione del sistema neurale biologico.

Rete neurale artificiale

Le reti neurali artificiali (ANN) fanno parte dell'intelligenza artificiale (AI) e questo è il file area dell'informatica che è correlato al fatto che i computer si comportino in modo più intelligente. Le reti neurali artificiali (ANN) elaborano i dati e mostrano una certa intelligenza e si comportano esibendo intelligenza in un modo simile al riconoscimento di schemi, all'apprendimento e alla generalizzazione.

Una rete neurale artificiale è un modello computazionale programmato che mira a replicare la struttura neurale e il funzionamento del cervello umano.

Prima di conoscere le reti neurali artificiali, in un primo momento dobbiamo studiare cosa sono le reti neurali e anche sulla struttura del neurone.

Definizione di reti neurali:

Le reti neurali sono definite come i sistemi di neuroni interconnessi. I neuroni o le cellule nervose sono gli elementi costitutivi di base del cervello che sono le reti neurali biologiche. La struttura di Neuron è come mostrato di seguito

Struttura del neurone

Le reti neurali artificiali sono gli strumenti computazionali che sono stati modellati sul cervello. È costituito da una struttura interconnessa di neuroni prodotti artificialmente che funzionano come percorsi per il trasferimento dei dati. I ricercatori stanno progettando reti neurali artificiali (ANN) per risolvere una serie di problemi di riconoscimento di pattern, previsione, ottimizzazione, memoria associativa e controllo.

Le reti neurali artificiali sono state descritte come il secondo modo migliore per formare neuroni interconnessi. Queste reti neurali artificiali vengono utilizzate per modellare i cervelli e anche per eseguire compiti computazionali specifici. Un'applicazione ANN di successo avrà la capacità di riconoscimento dei caratteri.

Struttura della rete neurale

Introduzione alle reti neurali:

Un sistema informatico è costituito da una serie di elementi di elaborazione semplici e altamente interconnessi ed elaborano le informazioni a input esterni con la loro risposta di stato dinamico.Un neurone ha la capacità di produrre una risposta lineare o non lineare. Una rete artificiale non lineare è costituita dall'interconnessione di neuroni non lineari. I sistemi non lineari hanno input che non saranno proporzionali agli output.

Introduzione alle reti neurali

Applicazioni delle reti neurali artificiali:

Le applicazioni di reti neurali artificiali sono state utilizzate nel campo dell'energia solare per la modellazione e la progettazione di un impianto solare per la generazione di vapore.
Sono utili nella modellazione del sistema, come nell'implementazione di mappe complesse e identificazione del sistema.
ANN sono utilizzati per la stima dei carichi di riscaldamento degli edifici, del fattore di intercettazione del collettore parabolico e del rapporto di concentrazione locale
Le ANN sono utilizzate in diverse applicazioni in controllo, robotica, riconoscimento di modelli, previsione, medicina, sistemi di alimentazione, produzione, ottimizzazione, elaborazione dei segnali e scienze sociali / psicologiche.
Sono stati utilizzati anche per la previsione dei flussi d'aria in una sala prove ventilata naturalmente e per la previsione del consumo energetico degli edifici solari.
Sono in grado di gestire dati rumorosi e incompleti e sono anche in grado di affrontare problemi non lineari
L'uso di reti neurali artificiali nei sistemi di ventilazione e condizionamento dell'aria, refrigerazione, modellazione, riscaldamento, previsione del carico, controllo dei sistemi di generazione di energia e radiazione solare.

Un'applicazione di rete neurale artificiale fornisce un modo alternativo per affrontare problemi complessi in quanto sono tra le più recenti tecnologie di elaborazione del segnale.Le reti neurali artificiali offrono soluzioni reali che sono difficili da abbinare ad altre tecnologie. La soluzione basata sulla rete neurale è molto efficiente in termini di sviluppo, tempo e risorse.

L'implementazione software di una rete neurale può essere realizzata con i loro vantaggi e svantaggi.

Vantaggi:

Una rete neurale può eseguire attività in cui un programma lineare non può eseguire.
Quando un elemento della rete neurale si guasta, può continuare senza problemi per la sua natura parallela.
Una rete neurale non ha bisogno di essere riprogrammata mentre apprende da sola.
Può essere implementato in modo semplice senza alcun problema.
In quanto sistemi intelligenti e adattivi, le reti neurali sono robuste ed eccellono nella risoluzione di problemi complessi. Le reti neurali sono efficienti nella loro programmazione e gli scienziati concordano sul fatto che i vantaggi dell'utilizzo delle ANNs superano i rischi.
Può essere implementato in qualsiasi applicazione.

Svantaggi:

Il rete neurale richiede addestramento per funzionare.
Richiede un tempo di elaborazione elevato per reti neurali di grandi dimensioni.
L'architettura di una rete neurale è diversa dalla architettura e storia dei microprocessori quindi devono essere emulati.

Una rete neurale artificiale è sviluppata con una procedura sistematica passo passo che ottimizza un criterio comunemente noto come regola di apprendimento. I dati di addestramento in ingresso / uscita sono fondamentali per queste reti in quanto comunicano le informazioni che saranno necessarie per scoprire il punto di funzionamento ottimale. Una natura non lineare della rete neurale rende i suoi elementi di elaborazione flessibili nel loro sistema.

Una rete neurale artificiale è un sistema e questo sistema è una struttura che riceve un input, elabora i dati e fornisce un output. L'input nell'array di dati sarà un suono WAVE, un dato da un file immagine o qualsiasi tipo di dati che può essere rappresentato in un array. Una volta che un input viene presentato alla rete neurale, la risposta target richiesta viene impostata in uscita e dalla differenza della risposta desiderata insieme all'output del sistema reale si ottiene un errore. Le informazioni sull'errore vengono restituite al sistema che apporta molte modifiche ai parametri in un ordine sistematico che è comunemente noto come regola di apprendimento. Questo processo viene ripetuto finché non viene accettato l'output desiderato.

Si osserva che le prestazioni dipendono fortemente dai dati, quindi i dati dovrebbero essere pre-elaborati con algoritmi di terze parti come algoritmi DSP.

Vantaggi delle reti neurali artificiali:

Le reti neurali artificiali sono flessibili e adattive.
Le reti neurali artificiali vengono utilizzate in sistemi di riconoscimento di sequenze e pattern, elaborazione dati, robotica, modellazione, ecc.
ANN acquisisce conoscenza dal loro ambiente adattandosi a parametri interni ed esterni e risolvono problemi complessi e difficili da gestire.
Generalizza la conoscenza per produrre risposte adeguate a situazioni sconosciute.
Flessibilità - Le reti neurali artificiali sono flessibili e hanno la capacità di apprendere, generalizzare e adattarsi alle situazioni in base ai risultati.
Non linearità: questa funzione consente alla rete di acquisire in modo efficiente la conoscenza tramite l'apprendimento. Questo è un netto vantaggio rispetto a una rete tradizionalmente lineare che è inadeguata quando si tratta di modellare dati non lineari.
Una rete di neuroni artificiali è in grado di offrire una maggiore tolleranza ai guasti rispetto a una rete tradizionale. Senza la perdita dei dati memorizzati, la rete è in grado di rigenerare un guasto in uno qualsiasi dei suoi componenti.
Una rete di neuroni artificiali si basa sull'apprendimento adattivo.

Tipi di reti neurali artificiali:

Esistono diversi tipi di reti neurali artificiali (ANN): a seconda del neurone del cervello umano e delle funzioni di rete, una rete neurale artificiale o ANN esegue i compiti in modo simile. La maggior parte delle reti neurali artificiali avrà qualche somiglianza con controparti biologiche più complesse e sono molto efficaci nei compiti previsti come ad es. segmentazione o classificazione. Tipi di reti neurali artificiali

“schemi elettrici auto telecomandate ”

Tipi di reti neurali artificiali

Feedback ANN - In questo tipo di ANN, l'output torna nella rete per ottenere i risultati più evoluti internamente. Secondo l'Università del Massachusetts, Lowell Center for Atmospheric Research, la rete di feedback restituisce le informazioni a se stessa ed è adatta per risolvere i problemi di ottimizzazione. Le ANN di feedback vengono utilizzate dalle correzioni degli errori di sistema interni.

Feed Forward ANN - Una rete feed-forward è una semplice rete neurale costituita da uno strato di input, uno strato di output e uno o più strati di neuroni Attraverso la valutazione del suo output rivedendo il suo input, la potenza della rete può essere rilevata in base al comportamento di gruppo i neuroni collegati e l'output è deciso. Il vantaggio principale di questa rete è che impara a valutare e riconoscere i modelli di input.

Classificazione-previsione ANN –È il sottoinsieme della RNA feed-forward e la RNA di previsione-classificazione viene applicata agli scenari di data mining. La rete è addestrata per identificare modelli particolari e classificarli in gruppi specifici e quindi classificarli ulteriormente in 'modelli nuovi' che sono nuovi per la rete.

Una rete neurale artificiale è una simulazione computazionale di una rete neurale biologica.Questi possiedono il comportamento dei neuroni e i segnali elettrici in cui comunicano tra input come dagli occhi o terminazioni nervose nella mano all'output del cervello come reagendo per illuminare, toccare o riscaldare.

Gli scienziati stavano facendo ricerche nella progettazione di reti neurali artificiali e nella creazione di intelligenza artificiale sul modo in cui i neuroni comunicano semanticamente.

Software per reti neurali:

I simulatori di reti neurali sono applicazioni software che vengono utilizzate per simulare il comportamento di reti neurali artificiali o biologiche.Si concentrano su uno o un numero limitato di tipi specifici di reti neurali.La simulazione di reti neurali spesso fornisce previsioni più veloci e accurate rispetto ad altre analisi dei dati metodi poiché queste reti neurali svolgono un ruolo significativo nel processo di data mining.

Software per reti neurali

Sono tipicamente stand-alone e non intendono generare reti neurali che devono essere integrate in altri software. I simulatori di solito hanno una qualche forma di visualizzazione incorporata per monitorare il processo di formazione. Alcuni simulatori visualizzano anche la struttura fisica delle reti neurali. Il concetto di rete neurale è ampiamente utilizzato per l'analisi dei dati. Con l'aiuto del software per reti neurali artificiali, è possibile eseguire previsioni di serie temporali, approssimazione delle funzioni e analisi di regressione. L'ambito delle reti neurali è il processo decisionale virtualmente illimitato, il riconoscimento di modelli, la previsione, sistemi di controllo automatico e molti altri.

Una rete neurale non ha bisogno di essere 'riprogrammata' una volta che apprende qualcosa di simile all'essere umano.

Simulazione di reti neurali

L'obiettivo principale e l'intenzione alla base dello sviluppo delle ANN è che spiegano il modello di calcolo artificiale con il neurone biologico di base e delineano le architetture di rete e i processi di apprendimento presentando reti feed-forward multistrato. Si suggerisce che le reti neurali artificiali possano essere utilizzate per la modellazione in altri campi della produzione di energia. Perché sarebbe necessaria l'implementazione di reti neurali artificiali? Se hai domande, commenta qui sotto o visita il nostro sito.

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