Vad är en konstgjord neuron?

En konstgjord neuron är en matematisk funktion i programvaruprogrammering för datorsystem som till viss del försöker emulera den komplexa interaktionen mellan biologiska neuroner, eller impulsledande celler i det mänskliga hjärnan och nervsystemet.Den första versionen av artificiell neuron skapades 1943 av Warren McCulloch och Walter Pitts som en form av binär neuron, där ingången kan vara antingen ett värde på 1 eller -1.Tillsammans vägs en kombination av dessa ingångar.Om en viss tröskel övervinns är utgången från den konstgjorda neuronet 1, och om ingångarna är otillräckliga när de kombineras är utgången ett -1 -värde.

Tillsammans är en samling sammankopplade konstgjorda neuroner tänkt att fungera i vissaGrundläggande sätt som den mänskliga hjärnan.Sådan konstgjord neural nätverksdesign ses som en nyckelpressten längs vägen till att utveckla konstgjorda liv, syntetiska datorsystem som kan resonera i viss kapacitet som människor gör.Intelligenta datorsystem använder idag neurala nätverk som möjliggör parallell bearbetning av datainmatning på ett snabbare sätt än traditionell linjär datorprogrammering.

Ett exempel på ett system på jobbet som beror på det konstgjorda neuronet är ett grödskyddssystem som utvecklats 2006, som använde ett flygande fordon för att skanna grödor för närvaro av säsongsjukdomar och skadedjur.Neural Network Software valdes för att kontrollera skanningen av grödorna, eftersom neurala nätverk i huvudsak lär sig datorer.När mer data matas in i dem på lokala förhållanden blir de effektivare att upptäcka problem så att de snabbt kan kontrolleras innan de sprids.Ett standarddatorkontrollerat system skulle å andra sidan ha behandlat hela grödorna lika, oavsett varierande förhållanden i vissa avsnitt.Utan kontinuerlig omprogrammering av designarna skulle det ha visat sig mycket mer ineffektivt än ett system baserat på konstgjorda neuronanpassningar.

Neural Network Software erbjuder också fördelen att det är anpassningsbart av ingenjörer som inte är intimt bekanta med den grundläggande designen av programvaranpå kodningsnivå.Programvaran kan anpassas till ett brett spektrum av villkor och får kunskaper när den utsätts för dessa villkor och samlar data om dem.Ursprungligen kommer ett neuralt nätverk att producera felaktig utgång som lösningar på problem, men eftersom denna utgång produceras matas den tillbaka in i systemet som input och en kontinuerlig process för raffinering och vägning av data leder den till mer och mer exakt förståelse av verkligaVärldsförhållanden, med tanke på tillräckligt med tid och feedback.

Anpassning i hur ett neuralt nätverk är utformat har lett till andra typer av konstgjorda neuron förutom den grundläggande binära neuronstrukturen som skapades 1943. Semi-linjära neurala nätverk innehåller både linjära och icke-linjära funktionersom aktiveras av förhållanden.Om problemet som analyseras visar förhållanden som inte är linjära, eller inte tydligt förutsägbara och inte mindre, används systemets olinjära funktioner genom att få mer vikt än de linjära beräkningarna.När utbildningen av det neurala systemet fortsätter blir systemet bättre på att kontrollera de verkliga världsförhållandena som det övervakar kontra vad de ideala förhållandena för systemet ska vara.Detta handlar ofta om att integrera neuro-fuzzy-modeller i det neurala nätverket, som kan redogöra för grader av imprecision när det gäller att producera meningsfulla produktions- och kontrolltillstånd.