Mi az a mesterséges neuron?

A mesterséges neuron matematikai funkció a számítógépes rendszerek szoftverprogramozásában, amely bizonyos mértékben megkísérli emulálni a biológiai idegsejtek komplex kölcsönhatását, vagy az impulzusvezető sejteket az emberi agyban és az idegrendszerben.A mesterséges neuron első verzióját 1943 -ban Warren McCulloch és Walter Pitts hozta létre a bináris neuron egyik formájaként, ahol a bemenet 1 vagy -1 érték lehet.Ezen bemenetek kombinációja együttesen súlyozva van.Ha egy bizonyos küszöböt legyőznek, akkor a mesterséges neuron kimenete 1, és ha a bemenetek nem elégségesek, akkor a kimenet -1 érték.Alapvető módon, csakúgy, mint az emberi agy.Az ilyen mesterséges neurális hálózati kialakítást kulcsfontosságú lépcsőnek tekintik a mesterséges élet fejlesztésének útján, szintetikus számítógépes rendszerek, amelyek bizonyos képességekben érvelhetnek, mint az emberek.Az intelligens számítógépes rendszerek ma már olyan neurális hálózatokat alkalmaznak, amelyek lehetővé teszik az adatbevitel párhuzamos feldolgozását, mint a hagyományos lineáris számítógépes programozás.

A mesterséges idegsejtektől függő rendszer példája egy 2006 -ban kifejlesztett növényvédő rendszer, amely repülő járművet használt a növényi körülmények beolvasására szezonális betegségek és kártevők jelenlétére.A neurális hálózati szoftvert választottuk a növények szkennelésének szabályozására, mivel az ideghálózatok alapvetően számítógépeket tanulnak.Mivel a helyi körülmények között egyre több adatot adnak bennük, hatékonyabbak lesznek a problémák észlelésében, hogy gyorsan ellenőrizhessenek, mielőtt terjednek.Egy standard számítógépes vezérlésű rendszer viszont a teljes növények területét egyenlően kezelte volna, függetlenül a különböző szakaszokban.A tervezők folyamatos átprogramozása nélkül sokkal nem hatékonyabb lett volna, mint a mesterséges neuron adaptáción alapuló rendszer.

A neurális hálózati szoftver azt is előnyben részesíti, hogy a mérnökök adaptálhatók, akik nem ismerik szorosan a szoftver alapvető kialakítását.kódolási szinten.A szoftver sokféle feltételhez igazítható, és jártasságot szerez, mivel ez ki van téve ezeknek a feltételeknek, és összegyűjti az adatokat róluk.Kezdetben egy neurális hálózat helytelen kimenetet eredményez a problémák megoldásaként, de mivel ezt a kimenetet előállítják, visszaadják a rendszerbe bemenetként, valamint az adatok finomításának és mérésének folyamatos folyamata.A világfeltételek, amelyek elegendő időt és visszajelzést adnak.amelyeket a feltételek aktiválnak.Ha az elemzett probléma olyan körülményeket mutat, amelyek nem lineárisak, vagy nem egyértelműen kiszámíthatók, és nem csekélyek, akkor a rendszer nemlineáris funkcióit úgy használják, hogy nagyobb súlyt kapnak, mint a lineáris számítások.Ahogy a neurális rendszer képzése folytatódik, a rendszer jobbá válik a valós világ körülményeinek ellenőrzésében, amelyet a megfigyelés, szemben a rendszer ideális feltételeivel.Ez gyakran magában foglalja a neuro-fuzzy modellek beépítését a neurális hálózatba, amelyek képesek a pontatlanság fokát figyelembe venni az értelmes kimenetet és a vezérlőállapotok előállításában.