Wat is een kunstmatig neuron?

Een kunstmatig neuron is een wiskundige functie in softwareprogrammering voor computersystemen die tot op zekere hoogte probeert de complexe interactie van biologische neuronen of impulscellen in het menselijk brein en het zenuwstelsel na te emuleren. De eerste versie van kunstmatige neuron werd in 1943 gemaakt door Warren McCulloch en Walter Pitts als een vorm van binair neuron, waarbij input een waarde van 1 of -1 kon zijn. Samen wordt een combinatie van deze input gewogen. Als een bepaalde drempel wordt overwonnen, is de output van het kunstmatige neuron 1 en, als de ingangen onvoldoende zijn wanneer gecombineerd, is de output een -1 -waarde.

samen is een verzameling van onderling verbonden kunstmatige neuronen bedoeld om op een bepaalde manier te functioneren als de menselijke hersenen. Een dergelijk kunstmatig neuraal netwerkontwerp wordt gezien als een belangrijke opstapjes langs het pad naar het ontwikkelen van kunstmatige leven, synthetische computersystemen die in een bepaalde hoedanigheid kunnen redeneren zoals mensen doen. Intelligente computersystemen vandaag AlreaDy maakt gebruik van neurale netwerken die op een snellere manier een parallelle verwerking van gegevensinvoer mogelijk maken dan traditionele lineaire computerprogrammering.

Een voorbeeld van een systeem op het werk dat afhankelijk is van het kunstmatige neuron is een gewasbeveiligingssysteem ontwikkeld in 2006, dat een vliegend voertuig gebruikte om gewasomstandigheden te scannen voor de aanwezigheid van seizoensziekten en ongedierte. Neurale netwerksoftware werd gekozen om het scannen van de gewassen te controleren, omdat neurale netwerken in wezen leren van computers. Naarmate er meer gegevens in worden ingevoerd over lokale omstandigheden, worden ze efficiënter in het detecteren van problemen, zodat ze snel kunnen worden gecontroleerd voordat ze zich verspreiden. Een standaard computergestuurd systeem zou daarentegen het hele veld van gewassen gelijk hebben behandeld, ongeacht verschillende aandoeningen in bepaalde secties. Zonder voortdurende herprogrammering door de ontwerpers zou het veel meer zijn geblekenfficient dan een systeem gebaseerd op kunstmatige neuronaanpassingen.

Neurale netwerksoftware biedt ook het voordeel dat het kan worden aangepast door ingenieurs die niet intiem kennis maken met het basisontwerp van de software op coderingsniveau. De software kan worden aangepast aan een breed scala van omstandigheden en krijgt vaardigheid omdat deze wordt blootgesteld aan die voorwaarden en gegevens over hen verzamelt. Aanvankelijk zal een neuraal netwerk onjuiste uitvoer produceren als oplossingen voor problemen, maar naarmate deze output wordt geproduceerd, wordt het teruggevoerd in het systeem als input en een voortdurend proces van het verfijnen en wegen van de gegevens leidt het tot een steeds nauwkeuriger begrip van de echte wereldomstandigheden, gegeven voldoende tijd en feedback.

aanpassing in hoe een neuraal netwerk is ontworpen, heeft geleid tot andere soorten kunstmatige neuron naast de basisbinaire neuronstructuur die in 1943 is gecreëerd. Semi-lineaire neurale netwerken bevatten zowel lineaire als niet-lineaire functies die worden geactiveerd door voorwaarden. Als tHet probleem dat wordt geanalyseerd, toont voorwaarden die niet lineair zijn, of niet duidelijk voorspelbaar, en niet klein, dan worden de niet -lineaire functies van het systeem gebruikt door meer gewicht te krijgen dan de lineaire berekeningen. Naarmate de training van het neurale systeem doorgaat, wordt het systeem beter in het beheersen van de echte wereldomstandigheden die het bewaakt versus wat de ideale omstandigheden van het systeem zouden moeten zijn. Dit omvat vaak het opnemen van neuro-fuzzy-modellen in het neurale netwerk, die in staat zijn om rekening te houden met graden van onnauwkeurigheid bij het produceren van zinvolle output- en controletoestanden.