Что такое искусственный нейрон?

Искусственный нейрон - это математическая функция в программном программировании для компьютерных систем, которая в некоторой степени пытается эмулировать сложное взаимодействие биологических нейронов или импульсных проводящих клеток в мозге и нервной системе человека. Первая версия искусственного нейрона была создана в 1943 году Уорреном МакКаллохом и Уолтером Питтсом в виде бинарного нейрона, где входное значение могло быть либо 1, либо -1. Вместе комбинация этих входов взвешена. Если определенный порог преодолен, выход искусственного нейрона равен 1, а если входов недостаточно при объединении, выход равен -1.

Вместе, совокупность взаимосвязанных искусственных нейронов должна функционировать в некотором основном смысле, как и человеческий мозг. Такой дизайн искусственной нейронной сети рассматривается как ключевая ступенька на пути к развитию искусственной жизни, синтетических компьютерных систем, которые могут в той или иной мере мыслить, как люди. Сегодня в интеллектуальных компьютерных системах уже используются нейронные сети, которые обеспечивают параллельную обработку ввода данных более быстрым способом, чем традиционное линейное компьютерное программирование.

Примером работающей системы, которая зависит от искусственного нейрона, является система защиты посевов, разработанная в 2006 году, которая использовала летательный аппарат для сканирования условий посева на наличие сезонных болезней и вредителей. Программное обеспечение нейронной сети было выбрано для управления сканированием культур, поскольку нейронные сети, по сути, обучают компьютеры. Поскольку в локальные условия поступает больше данных о них, они становятся более эффективными при обнаружении проблем, поэтому их можно быстро контролировать до их распространения. С другой стороны, стандартная система с компьютерным управлением могла бы одинаково относиться ко всему полю сельскохозяйственных культур, независимо от различных условий на определенных участках. Без постоянного перепрограммирования проектировщиками она оказалась бы гораздо более неэффективной, чем система, основанная на искусственных адаптациях нейронов.

Программное обеспечение нейронной сети также предлагает то преимущество, что оно может быть адаптировано инженерами, которые не очень хорошо знакомы с базовым дизайном программного обеспечения на уровне кодирования. Программное обеспечение может быть адаптировано к широкому диапазону условий и приобретает опыт, поскольку оно подвергается воздействию этих условий и собирает данные о них. Первоначально нейронная сеть будет выдавать неправильные выходные данные в качестве решения проблем, но, когда эти выходные данные создаются, они возвращаются в систему в качестве входных данных, и непрерывный процесс уточнения и взвешивания данных приводит к все более точному пониманию реальных мировые условия, учитывая достаточно времени и обратной связи.

Адаптация в том, как спроектирована нейронная сеть, привела к созданию других типов искусственных нейронов, помимо базовой структуры бинарных нейронов, созданной в 1943 году. Полулинейные нейронные сети включают в себя как линейные, так и нелинейные функции, которые активируются условиями. Если анализируемая задача отображает условия, которые не являются линейными или не являются четко предсказуемыми и не второстепенными, то используются нелинейные функции системы, которым придается больший вес, чем при линейных вычислениях. По мере того, как обучение нейронной системы продолжается, система становится лучше в управлении условиями реального мира, которые она контролирует, по сравнению с тем, какими должны быть идеальные условия системы. Это часто включает в себя включение нейро-нечетких моделей в нейронную сеть, которые способны учитывать степени неточности в создании значимых выходных и контрольных состояний.