Yapay Sinir Ağı (YSA), nöronların duyulardan gelen verileri işlemek, anılar oluşturmak ve vücudu kontrol etmek için karmaşık modellerde bağlandığı beyinde modellenmiştir. Yapay Sinir Ağı (YSA), biyolojik sinir ağlarının çalışmasına dayanan bir sistemdir veya aynı zamanda biyolojik sinir sisteminin bir öykünmesi olarak da tanımlanır.

Yapay Sinir Ağı

Yapay Sinir Ağları (YSA), Yapay Zekanın (AI) bir parçasıdır ve bu, bilgisayar bilimi alanı bu da bilgisayarların daha akıllı davranmasını sağlamakla ilgilidir. Yapay Sinir Ağları (YSA) verileri işler ve bir miktar zeka sergiler ve örüntü tanıma, Öğrenme ve genelleme gibi zeka sergileyecek şekilde davranırlar.

Yapay sinir ağı, insan beyninin sinir yapısını ve işleyişini kopyalamayı amaçlayan programlanmış bir hesaplama modelidir.

Yapay Sinir Ağlarını bilmeden önce, ilk olarak sinir ağlarının ne olduğunu ve ayrıca Nöronun Yapısını incelememiz gerekir.

Sinir Ağlarının Tanımı:

Sinir ağları, birbirine bağlı nöron sistemleri olarak tanımlanır. Nöronlar veya Sinir Hücreleri, biyolojik sinir ağları olan beyinlerin temel yapı taşlarıdır. Nöronun yapısı aşağıda gösterildiği gibidir

Nöronun Yapısı

Yapay Sinir Ağları, beyinlerden sonra modellenen hesaplama araçlarıdır. Veri aktarımı için yollar olarak işlev gören yapay olarak üretilmiş nöronların birbirine bağlı bir yapısından oluşur. Araştırmacılar, örüntü tanıma, tahmin, optimizasyon, ilişkisel bellek ve kontrol konularında çeşitli sorunları çözmek için yapay sinir ağları (YSA'lar) tasarlıyorlar.

Yapay sinir ağları, birbirine bağlı nöronları oluşturmanın en iyi ikinci yolu olarak tanımlandı. Bu yapay sinir ağları beyinleri modellemek ve belirli hesaplama görevlerini gerçekleştirmek için kullanılır.Başarılı bir YSA uygulaması, karakter tanıma yeteneğine sahip olacaktır.

Sinir Ağı Yapısı

Sinir Ağlarına Giriş:

Bir bilgi işlem sistemi, bir dizi basit, yüksek oranda birbirine bağlı işlem öğesinden oluşur ve bilgileri dinamik durum tepkileri ile harici girdilere işler. Bir nöronun doğrusal veya doğrusal olmayan bir yanıt üretme yeteneği vardır. Doğrusal olmayan yapay bir ağ, doğrusal olmayan nöronların birbirine bağlanmasıyla oluşturulur. Doğrusal olmayan sistemler, çıktılarla orantılı olmayacak girdilere sahiptir.

Sinir Ağlarına Giriş

Yapay Sinir Ağlarının Uygulamaları:

Güneş buharı üreten bir tesisin modellenmesi ve tasarımı için güneş enerjisi alanında yapay sinir ağı uygulamaları kullanılmıştır.
Karmaşık haritalama ve sistem tanımlama gibi sistem modellemede faydalıdırlar.
YSA, binaların ısıtma yüklerinin, parabolik-oluklu toplayıcının engelleme faktörünün ve yerel konsantrasyon oranının tahmini için kullanılır.
YSA, kontrol, robotik, örüntü tanıma, tahmin, tıp, güç sistemleri, imalat, optimizasyon, sinyal işleme ve sosyal / psikolojik bilimlerde çeşitli uygulamalarda kullanılır.
Doğal olarak havalandırılan bir test odasında hava akışlarının tahmini ve güneş enerjisi binalarının enerji tüketiminin tahmin edilmesi için de kullanılmıştır.
Gürültülü ve eksik verileri işleyebilirler ve ayrıca doğrusal olmayan problemlerle başa çıkabilirler.
Yapay sinir ağlarının havalandırma ve iklimlendirme sistemlerinde kullanımı, soğutma, modelleme, ısıtma, yük tahmini, güç üretim sistemlerinin kontrolü ve güneş radyasyonu.

Yapay Sinir Ağı Uygulaması, en yeni sinyal işleme teknolojileri arasında yer aldığından karmaşık sorunların üstesinden gelmek için alternatif bir yol sağlar. Yapay sinir ağları, diğer teknolojilerle eşleşmesi zor gerçek çözümler sunar. Sinir ağı tabanlı çözüm, geliştirme, zaman ve kaynaklar açısından çok verimlidir.

Bir sinir ağının yazılım uygulaması, avantajları ve dezavantajları ile yapılabilir.

Avantajlar:

Bir sinir ağı, doğrusal bir programın gerçekleştiremediği görevleri gerçekleştirebilir.
Sinir ağının bir unsuru arızalandığında, paralel yapıları gereği sorunsuz bir şekilde devam edebilir.
Bir sinir ağının kendi kendini öğrenirken yeniden programlanmasına gerek yoktur.
Sorunsuz ve kolay bir şekilde uygulanabilir.
Uyarlanabilir, akıllı sistemler olarak sinir ağları sağlamdır ve karmaşık problemleri çözmede mükemmeldir. Sinir ağları programlamada etkilidir ve bilim adamları YSA kullanmanın avantajlarının risklerden ağır bastığı konusunda hemfikirdir.
Herhangi bir uygulamada uygulanabilir.

Dezavantajları:

sinir ağı çalışması için eğitim gerektirir.
Büyük sinir ağları için yüksek işlem süresi gerektirir.
Bir sinir ağının mimarisi, mikroişlemcilerin mimarisi ve tarihi bu yüzden taklit edilmeleri gerekiyor.

Yapay Sinir Ağı, yaygın olarak öğrenme kuralı olarak bilinen bir kriteri optimize eden sistematik bir adım adım prosedürle geliştirilmiştir. Girdi / çıktı eğitim verileri, optimum çalışma noktasını keşfetmek için gerekli olacak bilgileri ilettiği için bu ağlar için esastır. Sinir ağının doğrusal olmayan doğası, işlem öğelerini sistemlerinde esnek hale getirir.

Yapay sinir ağı bir sistemdir ve bu sistem bir girdi alan, veriyi işleyen ve çıktı sağlayan bir yapıdır. Veri dizisindeki girdi, WAVE sesi, bir görüntü dosyasından bir veri veya bir dizide temsil edilebilen her türlü veri olacaktır. Sinir ağına bir girdi sunulduğunda, çıkışta gerekli hedef yanıt ayarlanır ve gerçek sistemin çıktısı ile birlikte istenen yanıtın farkından bir hata elde edilir. Hata bilgisi sisteme geri gönderilir ve genel olarak öğrenme kuralı olarak bilinen sistematik bir sırayla parametrelerinde birçok ayar yapar. Bu işlem istenen çıktı kabul edilene kadar tekrar edilir.

Performansın büyük ölçüde verilere bağlı olduğu gözlemlenmiştir, bu nedenle verilerin DSP algoritmaları gibi üçüncü parti algoritmalar ile önceden işlenmesi gerekmektedir.

Yapay Sinir Ağlarının Faydaları:

Yapay sinir ağları esnek ve uyarlanabilirdir.
Yapay sinir ağları, sıra ve örüntü tanıma sistemlerinde, veri işlemede, robotikte, modellemede vb. Kullanılır.
YSA, iç ve dış parametrelere uyum sağlayarak çevrelerinden bilgi edinir ve yönetimi zor olan karmaşık sorunları çözer.
Bilinmeyen durumlara yeterli yanıtlar üretmek için bilgiyi genelleştirir.
Esneklik - Yapay sinir ağları esnektir ve bulgularına göre öğrenme, genelleme ve durumlara uyum sağlama yeteneğine sahiptir.
Doğrusal Olmayan - Bu işlev, ağın öğrenerek bilgiyi verimli bir şekilde edinmesini sağlar. Bu, doğrusal olmayan verilerin modellenmesi söz konusu olduğunda yetersiz olan geleneksel olarak doğrusal bir ağa göre belirgin bir avantajdır.
Yapay bir nöron ağı, geleneksel bir ağdan daha fazla hata toleransı sağlayabilir. Depolanan verilerin kaybı olmadan ağ, bileşenlerinden herhangi birinde bir arızayı yeniden oluşturabilir.
Yapay bir nöron ağı, Uyarlanabilir Öğrenmeye dayanır.

Yapay Sinir Ağlarının Türleri:

Farklı Yapay Sinir Ağları (YSA) türleri vardır - İnsan beyni nöron ve ağ işlevlerine bağlı olarak, yapay bir sinir ağı veya YSA benzer şekilde görevleri yerine getirir. Yapay sinir ağlarının çoğu, daha karmaşık biyolojik benzerleriyle bir miktar benzerliğe sahip olacak ve örneğin, örneğin; bölümleme veya sınıflandırma. Yapay Sinir Ağları Türleri

“evde solar telefon şarj cihazı nasıl yapılır ”

Yapay Sinir Ağları Türleri

Geribildirim YSA - Bu tür YSA'da, dahili olarak en iyi gelişmiş sonuçları elde etmek için çıktı ağa geri döner. Massachusetts Üniversitesi, Lowell Atmosferik Araştırma Merkezi'ne göre, geribildirim ağı bilgiyi kendi içine geri besliyor ve optimizasyon problemlerini çözmek için çok uygun. Geri bildirim YSA'lar, Dahili sistem hatası düzeltmeleri tarafından kullanılır.

İleri Besleme YSA - İleri beslemeli bir ağ, bir giriş katmanı, bir çıkış katmanı ve bir veya daha fazla nöron katmanından oluşan basit bir sinir ağıdır.Girişini gözden geçirerek çıktısının değerlendirilmesiyle, ağın gücü, bağlı nöronlar ve çıktıya karar verilir. Bu ağın temel avantajı, girdi modellerini değerlendirmeyi ve tanımayı öğrenmesidir.

Sınıflandırma-Tahmin YSA –İleri beslemeli YSA'nın alt kümesidir ve sınıflandırma-tahmin YSA, veri madenciliği senaryolarına uygulanır. Ağ, belirli kalıpları tanımlamak ve bunları belirli gruplar halinde sınıflandırmak ve ardından bunları ağ için yeni olan 'yeni modeller' olarak sınıflandırmak üzere eğitilmiştir.

Yapay sinir ağı, biyolojik bir sinir ağının hesaplamalı bir simülasyonudur ve bunlar, nöronların davranışına ve eldeki gözlerden veya sinir uçlarından gelen girdilerle tepki verme gibi beynin çıktıları arasında iletişim kurdukları elektrik sinyallerine sahiptir. ışık, dokunma veya ısıtmaya.

Bilim adamları, yapay sinir ağlarının tasarlanması ve nöronların anlamsal olarak iletişim kurma biçimleri hakkında yapay zeka yaratılması konusunda araştırma yapıyorlardı.

Sinir Ağı Yazılımı:

Yapay sinir ağı simülatörleri, yapay veya biyolojik sinir ağlarının davranışını simüle etmek için kullanılan yazılım uygulamalarıdır.Bir veya sınırlı sayıda belirli sinir ağlarına odaklanırlar Sinir ağı simülasyonu genellikle diğer veri analizleriyle karşılaştırıldığında daha hızlı ve daha doğru tahmin sağlar. bu sinir ağları veri madenciliği sürecinde önemli bir rol oynadığından yöntemler.

Sinir ağı Yazılımı

Tipik olarak bağımsızdırlar ve başka bir yazılıma entegre edilmesi gereken sinir ağları oluşturmayı amaçlamazlar. Simülatörler, eğitim sürecini izlemek için genellikle bir tür yerleşik görselleştirmeye sahiptir. Bazı simülatörler ayrıca sinir ağlarının fiziksel yapısını da görselleştirir. Sinir Ağı kavramı, verilerin analizi için yaygın olarak kullanılmaktadır. Yapay sinir ağı yazılımı yardımıyla zaman serisi tahmini, fonksiyon yaklaşımı ve regresyon analizi gerçekleştirilebilir. Sinir ağlarının kapsamı neredeyse sınırsız karar verme, örüntü tanıma, tahmin, otomatik kontrol sistemleri Ve bircok digerleri.

Bir sinir ağının, insana benzer bir şey öğrendikten sonra 'yeniden programlanmasına' gerek yoktur.

Sinir Ağı Simülasyonu

YSA'ların geliştirilmesinin arkasındaki temel amaç ve niyet, yapay hesaplama modelini temel biyolojik nöron ile açıklamalarıdır. Çok katmanlı ileri beslemeli ağlar sunarak ağ mimarilerini ve öğrenme süreçlerini ana hatlarıyla belirtirler. Yapay sinir ağlarının, enerji üretiminin diğer alanlarında modelleme için kullanılabileceği önerilmektedir. Yapay sinir ağlarının uygulanması neden gerekli olsun? Herhangi bir sorunuz varsa aşağıya yorum yapın veya sitemizi ziyaret edin.

Fotoğrafa katkı verenler: