Was ist ein künstliches Neuron?

Ein künstliches Neuron ist eine mathematische Funktion in der Softwareprogrammierung für Computersysteme, die in gewissem Maße versucht, die komplexe Wechselwirkung biologischer Neuronen oder die Impulsleitungszellen im menschlichen Gehirn und im Nervensystem zu emulieren.Die erste Version von künstlichem Neuron wurde 1943 von Warren McCulloch und Walter Pitts als Form eines binären Neurons erstellt, wobei der Eingang entweder ein Wert von 1 oder -1 sein könnte.Zusammen werden eine Kombination dieser Eingaben gewichtet.Wenn ein bestimmter Schwellenwert überwunden wird, beträgt die Ausgabe des künstlichen Neurons 1, und wenn die Eingänge bei Kombination nicht ausreicht, ist der Ausgang ein -1 -Wert.

zusammen soll eine Sammlung miteinander verbundener künstlicher Neuronen in einigen Funktionen funktionierengrundlegende Weise wie das menschliche Gehirn.Ein solches künstliches neuronales Netzwerkdesign wird als wichtiger Sprungbrett auf dem Weg zur Entwicklung des künstlichen Lebens, synthetische Computersysteme angesehen, die in gewisser Weise wie Menschen argumentieren können.Intelligente Computersysteme verwenden heute bereits neuronale Netze, die eine parallele Verarbeitung von Dateneingaben schneller als herkömmliche lineare Computerprogrammierung ermöglichen.

Ein Beispiel für ein System bei der Arbeit, das vom künstlichen Neuron abhängt, ist ein 2006 entwickeltes Pflanzenschutzsystem, das ein fliegendes Fahrzeug zum Scannen von Erntebedingungen für das Vorhandensein saisonaler Krankheiten und Schädlinge verwendete.Eine neuronale Netzwerksoftware wurde ausgewählt, um das Scannen der Pflanzen zu kontrollieren, da neuronale Netze im Wesentlichen Computer lernen.Da mehr Daten unter den örtlichen Bedingungen in sie eingespeist werden, können sie effizienter Probleme erkennen, damit sie vor ihrer Ausbreitung schnell kontrolliert werden können.Ein Standard-computergesteuertes Standardsystem hätte dagegen unabhängig von unterschiedlichen Bedingungen in bestimmten Abschnitten das gesamte Feld der Pflanzen zu gleichen Teilen behandelt.Ohne kontinuierliche Neuprogrammierung durch die Designer hätte es sich als viel ineffizienter erwiesen als ein System, das auf künstlichen Neuronanpassungen basiert.auf einer Codierungsstufe.Die Software ist in der Lage, an eine Vielzahl von Bedingungen angepasst zu werden, und gewinnt die Fähigkeiten, da sie diesen Bedingungen ausgesetzt ist und Daten darüber sammelt.Anfänglich erzeugt ein neuronales Netzwerk eine falsche Ausgabe als Lösungen für ProblemeWeltbedingungen, angesichts genügend Zeit und Rückmeldung.

Anpassung in der Art und Weise, wie ein neuronales Netzwerk entworfen wurdedas werden durch Bedingungen aktiviert.Wenn das analysierte Problem nicht linear oder nicht eindeutig vorhersehbar und nicht geringfügig und nicht geringfügig sind, werden die nichtlinearen Funktionen des Systems verwendet, indem mehr Gewicht als die linearen Berechnungen verabreicht werden.Wenn das Training des neuronalen Systems fortgesetzt wird, wird das System besser darin, die realen Bedingungen zu kontrollieren, die es überwacht, als die idealen Bedingungen des Systems sein sollten.Dies beinhaltet häufig die Einbeziehung von Neuro-Fuzzy-Modellen in das neuronale Netzwerk, die in der Lage sind, Ungenauigkeitsgrade bei der Erzeugung sinnvoller Ausgangs- und Kontrollzustände zu berücksichtigen.