Uma Rede Neural Artificial (RNA) é modelada no cérebro onde os neurônios são conectados em padrões complexos para processar dados dos sentidos, estabelecer memórias e controlar o corpo. Uma Rede Neural Artificial (RNA) é um sistema baseado no funcionamento de redes neurais biológicas ou também é definida como uma emulação de sistema neural biológico.

Rede neural artificial

Redes Neurais Artificiais (RNA) são parte da Inteligência Artificial (IA) e esta é a área de ciência da computação que está relacionado a fazer com que os computadores se comportem de forma mais inteligente. Redes Neurais Artificiais (RNA) processam dados e exibem alguma inteligência e se comportam exibindo inteligência de forma como reconhecimento de padrões, aprendizado e generalização.

Uma rede neural artificial é um modelo computacional programado que visa replicar a estrutura neural e o funcionamento do cérebro humano.

Antes de conhecer Redes Neurais Artificiais, primeiramente precisamos estudar o que são redes neurais e também sobre Estrutura de Neurônios.

Definição de redes neurais:

As redes neurais são definidas como os sistemas de neurônios interconectados. Neurônios ou células nervosas são os blocos de construção básicos do cérebro que são as redes neurais biológicas. A estrutura do Neuron é mostrada abaixo

Estrutura do Neurônio

Redes Neurais Artificiais são as ferramentas computacionais que foram modeladas a partir dos cérebros. É composto por uma estrutura interconectada de neurônios produzidos artificialmente que funcionam como vias de transferência de dados. Os pesquisadores estão projetando redes neurais artificiais (RNAs) para resolver uma variedade de problemas no reconhecimento de padrões, previsão, otimização, memória associativa e controle.

Redes neurais artificiais foram descritas como a segunda melhor maneira de formar neurônios interconectados. Essas redes neurais artificiais são usadas para modelar cérebros e também para realizar tarefas computacionais específicas. Uma aplicação de RNA bem-sucedida terá a capacidade de reconhecimento de caracteres.

Estrutura da rede neural

Introdução às Redes Neurais:

Um sistema de computação é composto de uma série de elementos de processamento simples e altamente interconectados e eles processam informações para entradas externas com sua resposta de estado dinâmico. Um neurônio tem a capacidade de produzir uma resposta linear ou não linear. Uma rede artificial não linear é formada pela interconexão de neurônios não lineares. Os sistemas não lineares têm entradas que não serão proporcionais às saídas.

Introdução às Redes Neurais

Aplicações de Redes Neurais Artificiais:

Aplicações de redes neurais artificiais têm sido utilizadas no campo da energia solar para modelagem e projeto de uma usina de geração de vapor solar.
Eles são úteis na modelagem de sistema, como na implementação de mapeamento complexo e identificação do sistema.
ANN são usados para a estimativa de cargas de aquecimento de edifícios, fator de interceptação do coletor parabólico e razão de concentração local
ANN são usados em diversas aplicações em controle, robótica, reconhecimento de padrões, previsão, medicina, sistemas de energia, manufatura, otimização, processamento de sinal e ciências sociais / psicológicas.
Eles também têm sido usados para a previsão de fluxos de ar em uma sala de teste ventilada naturalmente e para a previsão do consumo de energia de edifícios solares.
Eles são capazes de lidar com dados incompletos e barulhentos e também capazes de lidar com problemas não lineares
O uso de redes neurais artificiais em sistemas de ventilação e ar condicionado, refrigeração, modelagem, aquecimento, previsão de carga, controle de sistemas de geração de energia e radiação solar.

Um aplicativo de rede neural artificial fornece uma maneira alternativa de lidar com problemas complexos, visto que estão entre as mais novas tecnologias de processamento de sinal. As redes neurais artificiais oferecem soluções reais que são difíceis de combinar com outras tecnologias. A solução baseada em rede neural é muito eficiente em termos de desenvolvimento, tempo e recursos.

A implementação de software de uma rede neural pode ser feita com suas vantagens e desvantagens.

Vantagens:

Uma rede neural pode realizar tarefas nas quais um programa linear não pode realizar.
Quando um elemento da rede neural falha, pode continuar sem problemas devido à sua natureza paralela.
Uma rede neural não precisa ser reprogramada à medida que se aprende sozinha.
Pode ser implementado de forma fácil e sem problemas.
Como sistemas adaptáveis e inteligentes, as redes neurais são robustas e se destacam na solução de problemas complexos. As redes neurais são eficientes em sua programação e os cientistas concordam que as vantagens do uso de RNAs superam os riscos.
Pode ser implementado em qualquer aplicativo.

Desvantagens:

O rede neural requer treinamento para operar.
Requer alto tempo de processamento para grandes redes neurais.
A arquitetura de uma rede neural é diferente da arquitetura e história dos microprocessadores então eles têm que ser emulados.

Uma Rede Neural Artificial é desenvolvida com um procedimento passo a passo sistemático que otimiza um critério comumente conhecido como regra de aprendizagem. Os dados de treinamento de entrada / saída são fundamentais para essas redes, pois comunicam as informações que serão necessárias para descobrir o ponto operacional ideal. A natureza não linear da rede neural torna seus elementos de processamento flexíveis em seu sistema.

Uma rede neural artificial é um sistema e esse sistema é uma estrutura que recebe uma entrada, processa os dados e fornece uma saída. A entrada no array de dados será o som WAVE, um dado de um arquivo de imagem ou qualquer tipo de dado que possa ser representado em um array. Uma vez que uma entrada é apresentada à rede neural, a resposta do alvo necessária é definida na saída e a partir da diferença da resposta desejada junto com a saída do sistema real, um erro é obtido. As informações de erro são retornadas ao sistema e ele faz muitos ajustes em seus parâmetros em uma ordem sistemática que é comumente conhecida como regra de aprendizado. Este processo é repetido até que a saída desejada seja aceita.

Observa-se que o desempenho depende fortemente dos dados, portanto, os dados devem ser pré-processados com algoritmos de terceiros, como algoritmos DSP.

Benefícios das redes neurais artificiais:

As redes neurais artificiais são flexíveis e adaptáveis.
Redes neurais artificiais são usadas em sistemas de reconhecimento de sequência e padrão, processamento de dados, robótica, modelagem, etc.
ANN adquire conhecimento de seu entorno, adaptando-se a parâmetros internos e externos e resolvem problemas complexos que são difíceis de gerenciar.
Ele generaliza o conhecimento para produzir respostas adequadas a situações desconhecidas.
Flexibilidade - As redes neurais artificiais são flexíveis e têm a capacidade de aprender, generalizar e se adaptar a situações com base em suas descobertas.
Não linearidade - esta função permite que a rede adquira conhecimento de forma eficiente por meio da aprendizagem. Esta é uma vantagem distinta em relação a uma rede tradicionalmente linear que é inadequada quando se trata de modelar dados não lineares.
Uma rede de neurônios artificial é capaz de maior tolerância a falhas do que uma rede tradicional. Sem a perda de dados armazenados, a rede é capaz de regenerar uma falha em qualquer um de seus componentes.
Uma rede de neurônios artificiais é baseada na aprendizagem adaptativa.

Tipos de redes neurais artificiais:

Existem diferentes tipos de Redes Neurais Artificiais (RNA) - Dependendo do neurônio do cérebro humano e das funções da rede, uma rede neural artificial ou RNA executa tarefas de maneira semelhante. A maioria das redes neurais artificiais terá alguma semelhança com contrapartes biológicas mais complexas e são muito eficazes em suas tarefas pretendidas, como por ex. segmentação ou classificação. Tipos de redes neurais artificiais

“como fazer um multiplicador de voltagem ”

Tipos de redes neurais artificiais

Feedback ANN - Nesse tipo de RNA, a saída volta para a rede para atingir os resultados de melhor evolução internamente. A rede de feedback se auto-alimenta de volta e é adequada para resolver problemas de otimização, de acordo com o Lowell Center for Atmospheric Research da Universidade de Massachusetts. As RNAs de feedback são usadas pelas correções de erro interno do sistema.

Feed Forward ANN - Uma rede feed-forward é uma rede neural simples que consiste em uma camada de entrada, uma camada de saída e uma ou mais camadas de neurônios. Através da avaliação de sua saída, revisando sua entrada, o poder da rede pode ser percebido com base no comportamento de grupo de os neurônios conectados e a saída é decidida. A principal vantagem dessa rede é que ela aprende a avaliar e reconhecer padrões de entrada.

Classificação-Predição ANN –É o subconjunto da ANN feed-forward e a ANN de classificação-predição é aplicada a cenários de mineração de dados. A rede é treinada para identificar padrões particulares e classificá-los em grupos específicos e, em seguida, classificá-los em “novos padrões” que são novos para a rede.

Uma rede neural artificial é uma simulação computacional de uma rede neural biológica. Eles possuem o comportamento dos neurônios e os sinais elétricos nos quais eles se comunicam entre a entrada, como dos olhos ou terminações nervosas na mão, para a saída do cérebro, como reagir para iluminar, tocar ou aquecer.

Os cientistas estavam pesquisando no projeto de redes neurais artificiais e na criação de inteligência artificial sobre a maneira como os neurônios se comunicam semanticamente.

Software de rede neural:

Simuladores de rede neural são aplicativos de software usados para simular o comportamento de redes neurais artificiais ou biológicas. Eles se concentram em um ou em um número limitado de tipos específicos de redes neurais. A simulação de rede neural geralmente fornece uma previsão mais rápida e precisa em comparação com outras análises de dados métodos como essas redes neurais desempenham um papel significativo no processo de mineração de dados.

Software de rede neural

Eles são tipicamente autônomos e não pretendem gerar redes neurais que precisam ser integradas em outro software. Os simuladores geralmente têm alguma forma de visualização embutida para monitorar o processo de treinamento. Alguns simuladores também visualizam a estrutura física das redes neurais. O conceito de Rede Neural é amplamente utilizado para análise de dados. Com a ajuda de um software de rede neural artificial, a previsão de séries temporais, a aproximação de funções e a análise de regressão podem ser realizadas. O escopo das redes neurais é virtualmente ilimitado para a tomada de decisões, reconhecimento de padrões, previsão, sistemas de controle automático e muitos outros.

Uma rede neural não precisa ser “reprogramada”, uma vez que aprende algo semelhante ao humano.

Simulação de rede neural

O principal objetivo e a intenção por trás do desenvolvimento de RNAs é que elas expliquem o modelo de computação artificial com o neurônio biológico básico. Elas delineiam arquiteturas de rede e processos de aprendizagem, apresentando redes feed-forward multicamadas. É sugerido que redes neurais artificiais podem ser usadas para modelagem em outros campos de produção de energia. Por que seria necessária a implementação de redes neurais artificiais? Se você tiver alguma dúvida, comente abaixo ou visite nosso site.

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