人工ニューラルネットワーク（ANN）は、ニューロンが複雑なパターンで接続され、感覚からのデータを処理し、記憶を確立し、体を制御する脳をモデルにしています。人工ニューラルネットワーク（ANN）は、生物学的ニューラルネットワークの動作に基づくシステムであるか、生物学的ニューラルシステムのエミュレーションとしても定義されます。

人工ニューラルネットワーク

人工ニューラルネットワーク（ANN）は人工知能（AI）の一部であり、これはコンピュータサイエンスの分野これは、コンピューターをよりインテリジェントに動作させることに関連しています。人工ニューラルネットワーク（ANN）はデータを処理し、いくつかの知能を示し、パターン認識、学習、一般化のような方法で知能を示すように動作します。

人工ニューラルネットワークは、人間の脳の神経構造と機能を再現することを目的としたプログラムされた計算モデルです。

人工ニューラルネットワークについて知る前に、まずニューラルネットワークとは何か、そしてニューロンの構造についても研究する必要があります。

ニューラルネットワークの定義：

ニューラルネットワークは、相互接続されたニューロンのシステムとして定義されています。ニューロンまたは神経細胞は、生物学的ニューラルネットワークである脳の基本的な構成要素です。 Neuronの構造は以下のとおりです。

ニューロンの構造

人工ニューラルネットワークは、脳をモデルにした計算ツールです。これは、データ転送の経路として機能する、人工的に生成されたニューロンの相互接続された構造で構成されています。研究者は、パターン認識、予測、最適化、連想記憶、および制御におけるさまざまな問題を解決するために、人工ニューラルネットワーク（ANN）を設計しています。

“回線交換の長所と短所 ”

人工ニューラルネットワークは、相互接続されたニューロンを形成するための2番目に良い方法として説明されています。これらの人工ニューラルネットワークは、脳をモデル化し、特定の計算タスクを実行するために使用されます。成功したANNアプリケーションには、文字認識機能があります。

ニューラルネットワーク構造

ニューラルネットワークの概要：

コンピューティングシステムは、多数の単純で高度に相互接続された処理要素で構成されており、動的な状態応答を使用して外部入力への情報を処理します。ニューロンには、線形または非線形の応答を生成する機能があります。非線形人工ネットワークは、非線形ニューロンの相互接続によって作成されます。非線形システムには、出力に比例しない入力があります。

ニューラルネットワーク入門

人工ニューラルネットワークのアプリケーション：

人工ニューラルネットワークアプリケーションは、太陽エネルギーの分野で、太陽蒸気発生プラントのモデリングと設計に使用されてきました。
これらは、複雑なマッピングやシステム同定の実装など、システムモデリングに役立ちます。
ANNは、建物の暖房負荷、放物面トラフコレクターの切片係数、および局所集中度の推定に使用されます。
ANNは、制御、ロボット工学、パターン認識、予測、医学、電力システム、製造、最適化、信号処理、社会/心理学のさまざまなアプリケーションで使用されています。
また、自然換気されたテストルームの気流の予測やソーラービルのエネルギー消費量の予測にも使用されています。
ノイズの多い不完全なデータを処理でき、非線形の問題も処理できます。
換気および空調システム、冷蔵、モデリング、暖房、負荷予測、発電システムの制御、および太陽放射における人工ニューラルネットワークの使用。

人工ニューラルネットワークアプリケーションは、最新の信号処理技術の1つであるため、複雑な問題に取り組むための代替方法を提供します。人工ニューラルネットワークは、他の技術とのマッチングが難しい実際のソリューションを提供します。ニューラルネットワークベースのソリューションは、開発、時間、およびリソースの点で非常に効率的です。

ニューラルネットワークのソフトウェア実装には、長所と短所があります。

利点：

ニューラルネットワークは、線形計画法では実行できないタスクを実行できます。
ニューラルネットワークの要素に障害が発生した場合、その並列性により問題なく続行できます。
ニューラルネットワークは、それ自体を学習するため、再プログラムする必要はありません。
問題なく簡単に実装できます。
適応型のインテリジェントシステムとして、ニューラルネットワークは堅牢で複雑な問題の解決に優れています。ニューラルネットワークはプログラミングが効率的であり、科学者はANNを使用することの利点がリスクを上回ることに同意しています。
どのアプリケーションにも実装できます。

短所：

ザ・ニューラルネットワーク操作にはトレーニングが必要です。
大規模なニューラルネットワークには長い処理時間が必要です。
ニューラルネットワークのアーキテクチャは、マイクロプロセッサのアーキテクチャと歴史したがって、それらをエミュレートする必要があります。

人工ニューラルネットワークは、一般に学習ルールとして知られている基準を最適化する体系的な段階的な手順で開発されています。入出力トレーニングデータは、最適な動作点を見つけるために必要な情報を伝達するため、これらのネットワークの基本です。ニューラルネットワークの非線形性により、その処理要素はシステム内で柔軟になります。

人工ニューラルネットワークはシステムであり、このシステムは入力を受け取り、データを処理し、出力を提供する構造です。データ配列への入力は、WAVEサウンド、画像ファイルからのデータ、または配列で表すことができるあらゆる種類のデータになります。入力がニューラルネットワークに提示されると、必要なターゲット応答が出力に設定され、実際のシステムの出力とともに目的の応答の差からエラーが取得されます。エラー情報はシステムにフィードバックされ、一般に学習ルールとして知られている体系的な順序でパラメーターに多くの調整を行います。このプロセスは、目的の出力が受け入れられるまで繰り返されます。

“2〜4デコーダーを使用した3〜8デコーダー ”

パフォーマンスはデータに大きく依存することが観察されているため、データはDSPアルゴリズムなどのサードパーティのアルゴリズムで前処理する必要があります。

人工ニューラルネットワークの利点：

人工ニューラルネットワークは柔軟で適応性があります。
人工ニューラルネットワークは、シーケンスおよびパターン認識システム、データ処理、ロボット工学、モデリングなどで使用されます。
ANNは、内部および外部のパラメータに適応することによって周囲から知識を獲得し、管理が難しい複雑な問題を解決します。
知識を一般化して、未知の状況に適切に対応します。
柔軟性–人工ニューラルネットワークは柔軟性があり、その発見に基づいて状況を学習、一般化、適応する能力を備えています。
非線形性–この機能により、ネットワークは学習によって効率的に知識を獲得できます。これは、非線形データのモデリングに関しては不十分な従来の線形ネットワークに比べて明らかな利点です。
人工ニューロンネットワークは、従来のネットワークよりも優れたフォールトトレランスが可能です。保存されたデータを失うことなく、ネットワークはそのコンポーネントのいずれかで障害を再生成できます。
人工ニューロンネットワークは、アダプティブラーニングに基づいています。

人工ニューラルネットワークの種類：

人工ニューラルネットワーク（ANN）にはさまざまな種類があります–人間の脳のニューロンとネットワーク機能に応じて、人工ニューラルネットワークまたはANNは同様の方法でタスクを実行します。人工ニューラルネットワークのほとんどは、より複雑な生物学的対応物とある程度類似しており、たとえば次のような意図されたタスクで非常に効果的です。セグメンテーションまたは分類。人工ニューラルネットワークの種類

人工ニューラルネットワークの種類

フィードバックANN- これらのタイプのANNでは、出力はネットワークに戻され、内部で最高の結果を達成します。マサチューセッツ大学ローウェル大気研究センターによると、フィードバックネットワークは情報をそれ自体にフィードバックし、最適化問題を解決するのに非常に適しています。フィードバックANNは、内部システムエラー修正によって使用されます。

フィードフォワードANN– フィードフォワードネットワークは、入力層、出力層、およびニューロンの1つ以上の層で構成される単純なニューラルネットワークです。入力を確認して出力を評価することにより、ネットワークのパワーは、次のグループの動作に基づいて認識できます。接続されたニューロンと出力が決定されます。このネットワークの主な利点は、入力パターンの評価と認識を学習することです。

分類-予測ANN –これはフィードフォワードANNのサブセットであり、分類予測ANNはデータマイニングシナリオに適用されます。ネットワークは、特定のパターンを識別して特定のグループに分類し、さらにネットワークにとって新しい「新しいパターン」に分類するようにトレーニングされています。

人工ニューラルネットワークは、生物学的ニューラルネットワークの計算シミュレーションです。これらは、ニューロンの動作と、目や手の神経終末などの入力と反応などの脳の出力との間で通信する電気信号を備えています。点灯、接触、または加熱します。

科学者たちは、人工ニューラルネットワークの設計とニューロンが意味的に通信する方法についての人工知能の作成について研究していました。

ニューラルネットワークソフトウェア：

ニューラルネットワークシミュレーターは、人工または生物学的ニューラルネットワークの動作をシミュレートするために使用されるソフトウェアアプリケーションです。1つまたは限られた数の特定のタイプのニューラルネットワークに焦点を当てています。ニューラルネットワークシミュレーションは、他のデータ分析と比較して、より高速で正確な予測を提供することがよくあります。これらのニューラルネットワークはデータマイニングプロセスで重要な役割を果たします。

ニューラルネットワークソフトウェア

“ブラシレスモーター用の電子速度コントローラー回路 ”

これらは通常スタンドアロンであり、他のソフトウェアに統合する必要のあるニューラルネットワークを生成することを意図していません。シミュレーターには通常、トレーニングプロセスを監視するための何らかの形の視覚化が組み込まれています。一部のシミュレーターは、ニューラルネットワークの物理的構造も視覚化します。ニューラルネットワークの概念は、データの分析に広く使用されています。人工ニューラルネットワークソフトウェアの助けを借りて、時系列予測、関数近似、回帰分析を実行できます。ニューラルネットワークの範囲は、事実上無制限の意思決定、パターン認識、予測、自動制御システムと他の多く。

ニューラルネットワークは、人間に似たものを学習した後、「再プログラム」する必要はありません。

ニューラルネットワークシミュレーション

ANNの開発の背後にある主な目的と意図は、基本的な生物学的ニューロンを使用して人工計算モデルを説明することです。ANNは、多層フィードフォワードネットワークを提示することにより、ネットワークアーキテクチャと学習プロセスの概要を説明します。人工ニューラルネットワークは、エネルギー生産の他の分野でのモデリングに使用できることが示唆されています。なぜ人工ニューラルネットワークの実装が必要になるのでしょうか？ご不明な点がございましたら、以下にコメントするか、当社のサイトにアクセスしてください。

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