Co to jest sztuczny neuron?

Sztuczny neuron jest funkcją matematyczną w programowaniu oprogramowania dla systemów komputerowych, która w pewnym stopniu stara się naśladować złożoną interakcję neuronów biologicznych lub komórek przewodzących impulsem w ludzkim mózgu i układzie nerwowym.Pierwsza wersja sztucznego neuronu została stworzona w 1943 roku przez Warrena McCullocha i Waltera Pittsa jako formę neuronu binarnego, w którym dane wejściowe może być albo wartością 1 lub -1.Razem łączy się kombinacja tych danych wejściowych.Jeśli pewien próg jest pokonany, wyjście sztucznego neuronu wynosi 1, a jeśli wejścia są niewystarczające po połączeniu, wyjście jest wartością -1.

razem, zbiór połączonych sztucznych neuronów ma działać w niektórych w niektórych latachPodstawowy sposób, podobnie jak ludzki mózg.Taki sztuczny projekt sieci neuronowej jest postrzegany jako kluczowy kamień krokowy na drodze do rozwijania sztucznego życia, syntetycznych systemów komputerowych, które mogą rozumować w pewnym stopniu, jak ludzie.Inteligentne systemy komputerowe już obecnie wykorzystują sieci neuronowe, które pozwalają na równoległe przetwarzanie wprowadzania danych w szybszy sposób niż tradycyjne programowanie komputerowe liniowe.

Przykładem systemu w pracy, który zależy od sztucznego neuronu, jest system ochrony upraw opracowany w 2006 r., Który wykorzystał latający pojazd do skanowania warunków uprawy w celu obecności sezonowych chorób i szkodników.Oprogramowanie sieci neuronowej wybrano do kontrolowania skanowania upraw, ponieważ sieci neuronowe są zasadniczo komputerami uczącymi się.Ponieważ więcej danych jest podawanych im w lokalnych warunkach, stają się one bardziej wydajne w wykrywaniu problemów, aby można je było szybko kontrolować przed rozprzestrzenianiem się.Z drugiej strony standardowy system kontrolowany komputerowo traktowałby całe pole upraw, niezależnie od różnych warunków w niektórych sekcjach.Bez ciągłego przeprogramowania przez projektantów okazałoby się to znacznie bardziej nieefektywne niż system oparty na adaptacjach sztucznych neuronów.

Oprogramowanie sieci neuronowej oferuje również przewagę, że można je dostosować przez inżynierów, którzy nie są ściśle zaznajomieni z podstawową konstrukcją oprogramowaniana poziomie kodowania.Oprogramowanie może być dostosowywane do szerokiego zakresu warunków i zyskuje biegłość, ponieważ jest narażone na te warunki i gromadzi dane o nich.Początkowo sieć neuronowa wytworzy nieprawidłowe dane wyjściowe jako rozwiązania problemów, ale wraz z wytwarzaniem tego wyjścia jest zasilana z powrotem do systemu jako wkład i ciągły proces rafinacji i ważenia danych prowadzi do coraz bardziej dokładnego zrozumienia rzeczywistościWarunki światowe, biorąc pod uwagę wystarczającą ilość czasu i informacjiktóre są aktywowane według warunków.Jeśli analizowany problem wyświetla warunki, które nie są liniowe lub nie są wyraźnie przewidywalne, a nie drobne, wówczas nieliniowe funkcje układu są wykorzystywane przez otrzymanie większej wagi niż obliczenia liniowe.W miarę kontynuowania szkolenia systemu neuronowego system staje się lepszy w kontrolowaniu warunków w świecie rzeczywistym, w porównaniu do tego, jakie powinny być idealne warunki systemu.Często wiąże się to z włączeniem modeli neurofuzzy do sieci neuronowej, które są w stanie uwzględnić stopnie niedokładności w tworzeniu znaczących stanów wyjściowych i kontrolnych.