人工ニューロンとは何ですか？

人工ニューロンは、生物学的ニューロンの複雑な相互作用、またはヒト脳および神経系の衝動伝導細胞の複雑な相互作用をある程度エミュレートしようとするコンピューターシステムのソフトウェアプログラミングにおける数学的機能です。人工ニューロンの最初のバージョンは、1943年にウォーレン・マカロックとウォルター・ピッツによって、入力が1または-1の値になる可能性のあるバイナリニューロンの形として作成されました。これらの入力の組み合わせが重み付けされます。 特定のしきい値が克服された場合、人工ニューロンの出力は1であり、入力が組み合わされていない場合、出力が-1値である場合、

一緒に、相互接続された人工ニューロンのコレクションは、人間の脳と同様に基本的な方法で機能することを意図しています。このような人工ニューラルネットワーク設計は、人工生命の発達への道に沿って、人間のように何らかの能力で推論できる合成コンピューターシステムに沿って重要な足がかりと見なされています。今日のインテリジェントなコンピューターシステムAlreaDYは、従来の線形コンピュータープログラミングよりも、より迅速にデータ入力の並列処理を可能にするニューラルネットワークを採用しています。

人工ニューロンに依存する職場のシステムの例は、2006年に開発された作物保護システムであり、空飛ぶ車両を利用して季節性疾患や害虫​​の存在のために作物条件をスキャンしました。ニューラルネットワークは本質的にコンピューターを学習しているため、作物のスキャンを制御するためにニューラルネットワークソフトウェアが選択されました。ローカル条件でより多くのデータがそれらに供給されると、それらは問題を検出するのにより効率的になり、広がる前に迅速に制御できるようになります。一方、標準的なコンピューター制御システムは、特定のセクションのさまざまな条件に関係なく、作物の分野全体を等しく扱っていたでしょう。デザイナーによる継続的な再プログラミングがなければ、それははるかに多くのことを証明していたでしょう人工ニューロンの適応に基づくシステムよりも困難。

ニューラルネットワークソフトウェアは、コーディングレベルでソフトウェアの基本設計に精通していないエンジニアが適応できるという利点も提供します。このソフトウェアは、広範囲の条件に適応でき、それらの条件にさらされ、それらに関するデータを収集するため、習熟度を高めることができます。当初、ニューラルネットワークは問題の解決策として誤った出力を生成しますが、この出力が生成されると、入力としてシステムに戻され、データを精製および計量すると、十分な時間とフィードバックを考えると、現実世界の条件のより正確な理解につながります。

ニューラルネットワークの設計方法への適応により、1943年に作成された基本的なバイナリニューロン構造に加えて、他のタイプの人工ニューロンにつながりました。 tの場合分析される問題は、線形ではない、または明確に予測できず、マイナーではない条件を表示し、システムの非線形関数は、線形計算よりも重量が与えられることで利用されます。神経システムのトレーニングが続くにつれて、システムは、システムの理想的な条件がどうあるべきかに対して、監視している現実世界の条件を制御するのに優れています。これには、多くの場合、ニューロファジーモデルをニューラルネットワークに組み込むことが含まれます。ニューラルネットワークは、意味のある出力と制御状態を生成する際に不正確な程度を説明できます。