Co je to umělý neuron?

Umělý neuron je matematická funkce v softwarovém programování pro počítačové systémy, které se do určité míry pokouší napodobovat komplexní interakci biologických neuronů nebo impulzně způsobující buňky v lidském mozku a nervovém systému. První verzi umělého neuronu vytvořili v roce 1943 Warren McCulloch a Walter Pitts jako forma binárního neuronu, kde vstup mohl být buď hodnotou 1 nebo -1. Společně kombinace těchto vstupů je vážena. Pokud je určitý prahová hodnota překonána, je výstup umělého neuronu 1, a pokud jsou vstupy v kombinaci nedostatečné, je výstupem hodnota -1. Takový design umělé neuronové sítě je považován za klíčový odrazový můstek podél cesty k rozvoji umělého života, syntetické počítačové systémy, které mohou v určité kapacitě uvažovat jako lidské bytosti. Inteligentní počítačové systémy dnes AlreaDY zaměstnává neuronové sítě, které umožňují paralelní zpracování vstupu dat rychleji než tradiční lineární počítačové programování.

Příkladem systému v práci, který závisí na umělém neuronu, je systém ochrany plodin vyvinutý v roce 2006, který využíval létající vozidlo ke skenování podmínek plodin pro přítomnost sezónních onemocnění a škůdců. Pro kontrolu skenování plodin byl vybrán software neuronové sítě, protože neuronové sítě jsou v podstatě učení počítačů. Vzhledem k tomu, že se do nich přivádí více údajů za místních podmínek, stávají se efektivnějšími při detekci problémů, aby bylo možné před šířením rychle kontrolovat. Systém standardního počítače, na druhé straně, by zacházel s celým poli plodin stejně, bez ohledu na různé podmínky v některých oddílech. Bez neustálého přeprogramování návrháři by se ukázalo mnohem vícefficientní než systém založený na umělých neuronových adaptacích.

Software Neural Network také nabízí výhodu, že je přizpůsobitelný inženýry, kteří nejsou důvěrně obeznámeni se základním designem softwaru na úrovni kódování. Software je schopen být přizpůsoben široké škále podmínek a získává odbornost, protože je vystaven těmto podmínkám a shromažďuje o nich údaje. Neuronová síť bude zpočátku produkovat nesprávný výstup jako řešení problémů, ale při vytváření tohoto výstupu je přiváděna zpět do systému jako vstup a neustálý proces rafinace a vážení dat jej vede k stále přesnějšímu porozumění podmínkám skutečného světa, vzhledem k dostatečnému času a zpětné vazbě.

Adaptace v tom, jak je navržena neuronová síť, vedla k jiným typům umělého neuronu kromě základní struktury binárních neuronů vytvořených v roce 1943. Pololineární neuronové sítě zahrnují lineární i nelineární funkce, které jsou aktivovány podmínkami. Pokud tProblém s analýzou ukazuje podmínky, které nejsou lineární, nebo nejsou jasně předvídatelné, a ne menší, pak se nelineární funkce systému využívají tím, že mají větší váhu než lineární výpočty. Jak trénink nervového systému pokračuje, systém se stává lepším při kontrole podmínek skutečného světa, monitoruje, oproti ideálním podmínkám systému by měly být. To často zahrnuje začlenění neuro-fuzzy modelů do neuronové sítě, které jsou schopny zohlednit stupně nepřesnosti při vytváření smysluplných výstupních a kontrolních stavů.