Çeşitli yapay sinir ağları arasındaki fark nedir?


cevap 1:

Modern YSA'ların birçok boyutu varken, bir yönüne odaklanmanın faydalı olduğunu düşünüyorum ... göreceli "biyolojikliği".

Kısacası, bir biyolojik hesaplamalı nöron (genellikle) gerçekçi bir membran voltajına yaklaşan bir nöronun parametrik bir modelidir.

"Entegre et ve ateş et" modelleri gri bir alandır, çünkü bu modeller membran voltajlarının alt eşiğine yaklaşabilirken, genellikle bir aksiyon potansiyelini veya bir kırılma periyodunu doğru bir şekilde taklit edemezler.

Biyolojik modeller genellikle Hodgkin-Huxley modelinin bir çeşitlemesidir. Bazı önemli basitleştirmeler, gerçekçi bilgisayar gücüyle büyük ağların benzetimini mümkün kılmıştır.

Birçok biyolojik model karmaşık sinaptik dinamikleri de uygular.

Biyolojik olmayan nöron modelleri daha doğru bir şekilde bir algılayıcı olarak tanımlanmaktadır. Perceptron çıkışları kademeli veya ikili olabilir. Birçok yapay sinir ağı uygulaması (okuma makinesi öğrenimi), hesaplama süresi yararına getirilen biyolojik olmayan basitleştirmelerin birçoğu nedeniyle engelleyici geri bildirim uygulamak için mücadele etmiştir.


cevap 2:

Yapay Sinir Ağları (YSA) Yapay Zekanın (AI) bir parçasıdır ve bu, bilgisayarların daha akıllı davranmasını sağlamakla ilgili bilgisayar bilimi alanıdır. Yapay Sinir Ağları (YSA) verileri işler ve bazı zeka gösterir ve örüntü tanıma, Öğrenme ve genelleme gibi zeka sergilemeye çalışır.

Yapay Sinir Ağlarının Uygulamaları:

  • Güneş enerjisi alanında bir güneş buharı üreten tesisin modellemesi ve tasarımı için yapay sinir ağı uygulamaları kullanılmıştır. Karmaşık haritalama ve sistem tanımlaması gibi sistem modellemede faydalıdırlar.ANN, ısıtma tahmininde kullanılır. bir sürü bina, parabolik oluk toplayıcının kesişme faktörü ve yerel konsantrasyon oranı

Yapay Sinir Ağları Türleri:

Farklı Yapay Sinir Ağları (YSA) türleri vardır - İnsan beyni nöronuna ve ağ fonksiyonlarına bağlı olarak, yapay bir sinir ağı veya YSA aynı şekilde görevleri yerine getirir.

Geri bildirim YSA - Bu tür YSA'da çıktı, dahili olarak en iyi geliştirilmiş sonuçları elde etmek için ağa geri döner. Massachusetts Üniversitesi, Lowell Atmosferik Araştırmalar Merkezi'ne göre, geribildirim ağı bilgileri kendi içine geri besler ve optimizasyon problemlerini çözmek için çok uygundur. Geri bildirim ANN'leri Dahili sistem hata düzeltmeleri tarafından kullanılır.

İleri Besleme YSA - İleri besleme ağı, bir giriş katmanı, bir çıkış katmanı ve bir veya daha fazla nöron katmanından oluşan basit bir sinir ağıdır. Girişini inceleyerek çıkışının değerlendirilmesi, ağın gücü fark edilebilir bağlı nöronların grup davranışı ve çıktı üzerinde karar verilir. Bu ağın ana avantajı, girdi örüntülerini değerlendirmeyi ve tanımayı öğrenmesidir.

Sınıflandırma-Tahmin YSA - İleri besleme YSA'nın alt kümesidir ve sınıflandırma-tahmin YSA veri madenciliği senaryolarına uygulanır. Ağ, belirli kalıpları tanımlamak ve bunları belirli gruplara ayırmak ve daha sonra ağda yeni olan “yeni kalıplar” olarak sınıflandırmak üzere eğitilir.

Daha fazla oku…