Một tế bào thần kinh nhân tạo là gì?

Một tế bào thần kinh nhân tạo là một chức năng toán học trong lập trình phần mềm cho các hệ thống máy tính cố gắng ở một mức độ nào đó để mô phỏng sự tương tác phức tạp của các tế bào thần kinh sinh học, hoặc các tế bào dẫn động trong não người và hệ thần kinh.Phiên bản đầu tiên của tế bào thần kinh nhân tạo được tạo ra vào năm 1943 bởi Warren McCulloch và Walter Pitts như một dạng tế bào thần kinh nhị phân, trong đó đầu vào có thể là giá trị là 1 hoặc -1.Cùng một sự kết hợp của các đầu vào này có trọng số.Nếu một ngưỡng nhất định được khắc phục, đầu ra của tế bào thần kinh nhân tạo là 1 và, nếu các đầu vào không đủ khi kết hợp, đầu ra là giá trị -1.cách cơ bản cũng như bộ não con người.Thiết kế mạng lưới thần kinh nhân tạo như vậy được coi là một bước đệm quan trọng dọc theo con đường phát triển đời sống nhân tạo, các hệ thống máy tính tổng hợp có thể lý trí trong một số khả năng như con người làm.Các hệ thống máy tính thông minh ngày nay đã sử dụng các mạng thần kinh cho phép xử lý song song các đầu vào dữ liệu theo cách nhanh hơn so với lập trình máy tính tuyến tính truyền thống.Một ví dụ về một hệ thống tại nơi làm việc phụ thuộc vào tế bào thần kinh nhân tạo là một hệ thống bảo vệ cây trồng được phát triển vào năm 2006, sử dụng một phương tiện bay để quét các điều kiện trồng trọt cho sự hiện diện của các bệnh và sâu bệnh theo mùa.Phần mềm mạng thần kinh đã được chọn để kiểm soát việc quét các loại cây trồng, vì các mạng thần kinh về cơ bản là máy tính học tập.Khi nhiều dữ liệu được đưa vào chúng trên các điều kiện địa phương, chúng trở nên hiệu quả hơn trong việc phát hiện các vấn đề để chúng có thể được kiểm soát nhanh chóng trước khi chúng lan rộng.Mặt khác, một hệ thống điều khiển bằng máy tính tiêu chuẩn sẽ đối xử với toàn bộ lĩnh vực cây trồng như nhau, bất kể các điều kiện khác nhau trong một số phần nhất định.Nếu không được lập trình liên tục bởi các nhà thiết kế, nó sẽ tỏ ra không hiệu quả hơn nhiều so với một hệ thống dựa trên sự thích nghi của tế bào thần kinh nhân tạo.Ở cấp độ mã hóa.Phần mềm có khả năng thích nghi với một loạt các điều kiện và đạt được sự thành thạo khi nó tiếp xúc với các điều kiện đó và thu thập dữ liệu về chúng.Ban đầu, một mạng lưới thần kinh sẽ tạo ra đầu ra không chính xác dưới dạng giải pháp cho các vấn đề, nhưng, vì đầu ra này được sản xuất, nó được đưa trở lại vào hệ thống dưới dạng đầu vào và một quá trình liên tục tinh chỉnh và cân nhắc dữ liệu dẫn đến sự hiểu biết chính xác hơn vềCác điều kiện thế giới, có đủ thời gian và phản hồi.

Thích ứng trong cách mạng lưới thần kinh được thiết kế đã dẫn đến các loại hình thần kinh nhân tạo khác bên cạnh cấu trúc tế bào thần kinh nhị phân cơ bản được tạo ra vào năm 1943. Mạng lưới thần kinh bán tuyến tính kết hợp cả chức năng tuyến tính và phi tuyến tínhđược kích hoạt bởi các điều kiện.Nếu vấn đề được phân tích hiển thị các điều kiện không tuyến tính, hoặc không thể dự đoán rõ, và không nhỏ, thì các hàm phi tuyến của hệ thống được sử dụng bằng cách được cho trọng lượng nhiều hơn các tính toán tuyến tính.Khi đào tạo hệ thống thần kinh tiếp tục, hệ thống trở nên tốt hơn trong việc kiểm soát các điều kiện trong thế giới thực, nó đang theo dõi so với điều kiện lý tưởng của hệ thống.Điều này thường liên quan đến việc kết hợp các mô hình xơ thần kinh vào mạng lưới thần kinh, có thể giải thích cho mức độ không chính xác trong việc tạo ra các trạng thái đầu ra và kiểm soát có ý nghĩa.