Un réseau neuronal artificiel (ANN) est modelé sur le cerveau où les neurones sont connectés selon des schémas complexes pour traiter les données des sens, établir des souvenirs et contrôler le corps. Un réseau neuronal artificiel (ANN) est un système basé sur le fonctionnement de réseaux neuronaux biologiques ou il est également défini comme une émulation d'un système neuronal biologique.

Réseau neuronal artificiel

Les réseaux de neurones artificiels (ANN) font partie de l'intelligence artificielle (IA) et c'est le domaine de l'informatique ce qui est lié au fait que les ordinateurs se comportent plus intelligemment. Les réseaux de neurones artificiels (ANN) traitent les données et présentent une certaine intelligence et se comportent en présentant une intelligence telle que la reconnaissance de formes, l'apprentissage et la généralisation.

Un réseau neuronal artificiel est un modèle informatique programmé qui vise à reproduire la structure neuronale et le fonctionnement du cerveau humain.

Avant de connaître les réseaux de neurones artificiels, nous devons d'abord étudier ce que sont les réseaux de neurones et également la structure des neurones.

Définition des réseaux de neurones:

Les réseaux neuronaux sont définis comme les systèmes de neurones interconnectés. Les neurones ou cellules nerveuses sont les éléments de base du cerveau qui sont les réseaux neuronaux biologiques. La structure de Neuron est comme indiqué ci-dessous

Structure du neurone

Les réseaux de neurones artificiels sont les outils de calcul qui ont été modélisés d'après les cerveaux. Il est constitué d'une structure interconnectée de neurones artificiellement produits qui fonctionnent comme des voies de transfert de données. Les chercheurs conçoivent des réseaux de neurones artificiels (RNA) pour résoudre divers problèmes de reconnaissance de formes, de prédiction, d'optimisation, de mémoire associative et de contrôle.

Les réseaux de neurones artificiels ont été décrits comme le deuxième meilleur moyen de former des neurones interconnectés. Ces réseaux de neurones artificiels sont utilisés pour modéliser les cerveaux et également pour effectuer des tâches de calcul spécifiques.Une application ANN réussie aura la capacité de reconnaissance de caractères.

Structure du réseau neuronal

Introduction aux réseaux de neurones:

Un système informatique est composé d'un certain nombre d'éléments de traitement simples et hautement interconnectés et ils traitent les informations vers des entrées externes avec leur réponse d'état dynamique.Un neurone a la capacité de produire une réponse linéaire ou non linéaire. Un réseau artificiel non linéaire est constitué par l'interconnexion de neurones non linéaires. Les systèmes non linéaires ont des entrées qui ne seront pas proportionnelles aux sorties.

Introduction aux réseaux de neurones

Applications des réseaux de neurones artificiels:

Des applications de réseaux neuronaux artificiels ont été utilisées dans le domaine de l'énergie solaire pour la modélisation et la conception d'une centrale solaire de production de vapeur.
Ils sont utiles dans la modélisation de système, comme dans la mise en œuvre d'une cartographie complexe et de l'identification de système.
Les ANN sont utilisés pour l'estimation des charges de chauffage des bâtiments, du facteur d'interception des capteurs paraboliques et du rapport de concentration local
Les ANN sont utilisés dans diverses applications dans les domaines du contrôle, de la robotique, de la reconnaissance de formes, de la prévision, de la médecine, des systèmes d'alimentation, de la fabrication, de l'optimisation, du traitement du signal et des sciences sociales / psychologiques.
Ils ont également été utilisés pour la prédiction des flux d'air dans une salle d'essai à ventilation naturelle et pour la prédiction de la consommation d'énergie des bâtiments solaires.
Ils sont capables de gérer des données bruyantes et incomplètes et également capables de traiter des problèmes non linéaires
L'utilisation de réseaux de neurones artificiels dans les systèmes de ventilation et de climatisation, la réfrigération, la modélisation, le chauffage, la prévision de charge, le contrôle des systèmes de production d'électricité et le rayonnement solaire.

Une application de réseau de neurones artificiels offre une manière alternative de s'attaquer à des problèmes complexes car ils font partie des technologies de traitement du signal les plus récentes.Les réseaux de neurones artificiels offrent de vraies solutions difficiles à associer à d'autres technologies. La solution basée sur un réseau neuronal est très efficace en termes de développement, de temps et de ressources.

L'implémentation logicielle d'un réseau neuronal peut être réalisée avec leurs avantages et inconvénients.

Avantages:

Un réseau de neurones peut effectuer des tâches dans lesquelles un programme linéaire ne peut pas effectuer.
Lorsqu'un élément du réseau neuronal tombe en panne, il peut continuer sans problème de par sa nature parallèle.
Un réseau neuronal n'a pas besoin d'être reprogrammé au fur et à mesure qu'il s'apprend.
Il peut être implémenté de manière simple sans aucun problème.
En tant que systèmes adaptatifs et intelligents, les réseaux de neurones sont robustes et excellent dans la résolution de problèmes complexes. Les réseaux de neurones sont efficaces dans leur programmation et les scientifiques conviennent que les avantages de l'utilisation des RNA l'emportent sur les risques.
Il peut être implémenté dans n'importe quelle application.

Désavantages:

Le réseau neuronal nécessite une formation pour fonctionner.
Nécessite un temps de traitement élevé pour les grands réseaux de neurones.
L'architecture d'un réseau de neurones est différente de la architecture et histoire des microprocesseurs ils doivent donc être imités.

Un réseau de neurones artificiels est développé avec une procédure systématique étape par étape qui optimise un critère communément appelé règle d'apprentissage. Les données d'apprentissage d'entrée / sortie sont fondamentales pour ces réseaux car elles communiquent les informations qui seront nécessaires pour découvrir le point de fonctionnement optimal. Une nature non linéaire du réseau neuronal rend ses éléments de traitement flexibles dans leur système.

Un réseau neuronal artificiel est un système et ce système est une structure qui reçoit une entrée, traite les données et fournit une sortie. L'entrée dans le tableau de données sera le son WAVE, les données d'un fichier image ou tout type de données pouvant être représentées dans un tableau. Une fois qu'une entrée est présentée au réseau neuronal, la réponse cible requise est établie à la sortie et à partir de la différence de la réponse souhaitée avec la sortie du système réel, une erreur est obtenue. Les informations d'erreur sont renvoyées au système et il effectue de nombreux ajustements à leurs paramètres dans un ordre systématique qui est communément appelé règle d'apprentissage. Ce processus est répété jusqu'à ce que la sortie souhaitée soit acceptée.

On observe que les performances dépendent fortement des données, de sorte que les données doivent être prétraitées avec des algorithmes tiers tels que les algorithmes DSP.

Avantages des réseaux de neurones artificiels:

Les réseaux de neurones artificiels sont flexibles et adaptatifs.
Les réseaux de neurones artificiels sont utilisés dans les systèmes de reconnaissance de séquences et de formes, le traitement de données, la robotique, la modélisation, etc.
ANN acquiert des connaissances de son environnement en s'adaptant à des paramètres internes et externes et ils résolvent des problèmes complexes et difficiles à gérer.
Il généralise les connaissances pour produire des réponses adéquates à des situations inconnues.
Flexibilité - Les réseaux de neurones artificiels sont flexibles et ont la capacité d'apprendre, de généraliser et de s'adapter aux situations en fonction de leurs découvertes.
Non-linéarité - Cette fonction permet au réseau d'acquérir efficacement des connaissances par apprentissage. Il s'agit d'un avantage distinct par rapport à un réseau traditionnellement linéaire qui est inadéquat lorsqu'il s'agit de modéliser des données non linéaires.
Un réseau de neurones artificiels est capable d'une plus grande tolérance aux pannes qu'un réseau traditionnel. Sans la perte de données stockées, le réseau est capable de régénérer un défaut dans l'un de ses composants.
Un réseau de neurones artificiels est basé sur l'apprentissage adaptatif.

Types de réseaux neuronaux artificiels:

Il existe différents types de réseaux neuronaux artificiels (ANN) - En fonction des fonctions des neurones et du réseau du cerveau humain, un réseau neuronal artificiel ou ANN effectue des tâches de la même manière. La plupart des réseaux de neurones artificiels auront une certaine ressemblance avec des homologues biologiques plus complexes et sont très efficaces dans leurs tâches prévues, comme par ex. segmentation ou classification. Types de réseaux neuronaux artificiels

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Types de réseaux neuronaux artificiels

Commentaires ANN - Dans ce type d'ANN, la sortie retourne dans le réseau pour obtenir les meilleurs résultats en interne. Le réseau de rétroaction renvoie des informations en lui-même et est bien adapté pour résoudre les problèmes d'optimisation, selon l'Université du Massachusetts, Lowell Center for Atmospheric Research. Les ANN de rétroaction sont utilisés par les corrections d'erreurs internes du système.

Feed Forward ANN - Un réseau à rétroaction est un simple réseau de neurones composé d'une couche d'entrée, d'une couche de sortie et d'une ou plusieurs couches de neurones.Grâce à l'évaluation de sa sortie en examinant son entrée, la puissance du réseau peut être remarquée en fonction du comportement de groupe de les neurones connectés et la sortie est décidée. Le principal avantage de ce réseau est qu'il apprend à évaluer et à reconnaître les modèles d'entrée.

Classification-Prédiction ANN –Il s'agit du sous-ensemble de l'ANN par anticipation et l'ANN de prédiction de classification est appliquée aux scénarios d'exploration de données. Le réseau est formé pour identifier des modèles particuliers et les classer dans des groupes spécifiques, puis les classer en «nouveaux modèles» qui sont nouveaux pour le réseau.

Un réseau de neurones artificiels est une simulation informatique d'un réseau de neurones biologiques qui possèdent le comportement des neurones et les signaux électriques dans lesquels ils communiquent entre les entrées telles que les yeux ou les terminaisons nerveuses de la main et la sortie du cerveau telles que la réaction. pour éclairer, toucher ou chauffer.

Les scientifiques faisaient des recherches sur la conception de réseaux de neurones artificiels et la création d'intelligence artificielle sur la façon dont les neurones communiquent sémantiquement.

Logiciel de réseau neuronal:

Les simulateurs de réseaux de neurones sont des applications logicielles utilisées pour simuler le comportement de réseaux de neurones artificiels ou biologiques.Ils se concentrent sur un ou un nombre limité de types spécifiques de réseaux de neurones.La simulation de réseau de neurones fournit souvent une prédiction plus rapide et plus précise par rapport à d'autres analyses de données méthodes car ces réseaux de neurones jouent un rôle important dans le processus d'exploration de données.

Logiciel de réseau neuronal

Ils sont généralement autonomes et n'ont pas l'intention de générer des réseaux de neurones qui doivent être intégrés dans d'autres logiciels. Les simulateurs ont généralement une forme de visualisation intégrée pour surveiller le processus de formation. Certains simulateurs visualisent également la structure physique des réseaux de neurones. Le concept de Neural Network est largement utilisé pour l'analyse des données. À l'aide d'un logiciel de réseau de neurones artificiels, la prévision de séries chronologiques, l'approximation des fonctions et l'analyse de régression peuvent être effectuées.L'étendue des réseaux de neurones est pratiquement illimitée, la prise de décision, la reconnaissance de formes, la prévision systèmes de contrôle automatique et plein d'autres.

Un réseau neuronal n'a pas besoin d'être «reprogrammé» une fois qu'il apprend quelque chose de similaire à l'humain.

Simulation de réseau neuronal

L'objectif principal et l'intention derrière le développement des RNA est d'expliquer le modèle de calcul artificiel avec le neurone biologique de base. Ils décrivent les architectures de réseau et les processus d'apprentissage en présentant des réseaux à réaction multicouche. Il est suggéré que les réseaux de neurones artificiels peuvent être utilisés pour la modélisation dans d'autres domaines de la production d'énergie. Pourquoi serait-il nécessaire la mise en place de réseaux de neurones artificiels? Si vous avez des questions, commentez ci-dessous ou visitez notre site.

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