Yapay Nöron Nedir?

Bir yapay nöron, biyolojik sinirlerin karmaşık etkileşimini veya insan beynindeki ve sinir sistemindeki dürtü iletici hücreleri karmaşık bir şekilde taklit etmeye çalışan bilgisayar sistemleri için yazılım programlamasında matematiksel bir işlevdir. Yapay nöronun ilk versiyonu, 1943'teWarrenMcCulloch ve WalterPitts tarafından bir girdi olarak 1 ya da -1kredi kartı başvurusu World değeri olabilecek ikili bir nöron şeklinde yaratıldı. Birlikte bu girdilerin bir kombinasyonu ağırlıklı. Eğer belirli bir eşiğin üstesinden gelinirse, yapay nöronun çıkışı 1'dir ve eğer girdiler birleştirildiğinde yetersiz ise, çıktı bir -1 değeridir.

Birlikte, birbirine bağlı yapay nöronların bir araya gelmesi, insan beyninin yaptığı gibi bazı temel işlevlerde işlev görür. Bu tür yapay sinir ağı tasarımı, yapay yaşamın geliştirilmesi yolunda önemli bir basamak taşı olarak görülüyor , insanın yaptığı gibi bir kapasitede akla gelebilecek sentetik bilgisayar sistemleri. Günümüzde akıllı bilgisayar sistemleri , geleneksel lineer bilgisayar programlamasından daha hızlı bir şekilde veri girişinin paralel olarak işlenmesini sağlayan sinir ağlarını kullanmaktadır .

Yapay sinir hücresine dayanan işte bir sistemin bir örneği, 2006 yılında geliştirilen ve mevsimsel hastalıkların ve zararlıların mevcudiyetine yönelik mahsul koşullarını taramak için uçan bir aracı kullanan bir bitki koruma sistemidir. Sinir ağları temel olarak bilgisayarları öğrenirken, mahsullerin taranmasını kontrol etmek için nöral ağ yazılımı seçilmiştir. Yerel şartlarda onlara daha fazla veri beslendikçe, sorunları tespit etmede daha etkin hale gelirler, böylece yayılmadan önce hızla kontrol edilebilirler. Öte yandan, standart bir bilgisayar kontrollü sistem, belirli bölümlerdeki değişen koşullara bakmaksızın, tüm tarla tarlalarına eşit muamele görecekti. Tasarımcıların sürekli yeniden programlanması olmadan, yapay nöron uyarlamalarına dayanan bir sistemden çok daha verimsiz olduğu kanıtlanmış olurdu.

Sinir ağı yazılımı ayrıca, yazılımın temel tasarımıyla yakından ilgili olmayan bir kodlama düzeyinde mühendisler tarafından uyarlanabilmesi avantajını sunar. Yazılım, çok çeşitli koşullara uyarlanabiliyor ve bu koşullara maruz kaldığı ve bunlarla ilgili verileri topladığı için yeterlilik kazanıyor. Başlangıçta nöral bir ağ, problemlere çözüm olarak yanlış çıktı üretecektir, fakat bu çıktı üretildiği için, giriş olarak sisteme geri beslenir ve sürekli bir rafine etme prosesi ve verilerin tartılması, gerçekliğin daha doğru bir şekilde anlaşılmasına yol açar. Dünya koşulları, yeterli zaman ve geri bildirim verildi.

Bir sinir ağının nasıl tasarlandığına uyum, 1943'te yaratılan temel ikili nöron yapısının yanı sıra başka yapay sinir hücrelerine de yol açmıştır. Yarı doğrusal sinir ağları, şartlar tarafından aktive edilen hem doğrusal hem de doğrusal olmayan fonksiyonları birleştirir. Eğer analiz edilen problem lineer olmayan veya açık bir şekilde öngörülemeyen ve önemsiz olmayan cepten kredi kartı başvurusukoşulları gösterirse, o zaman sistemin doğrusal olmayan fonksiyonları doğrusal hesaplamalardan daha fazla ağırlık verilerek kullanılır. Sinir sistemi eğitimi devam ederken, sistemin gerçek dünya koşullarını kontrol etmede sistemin ideal koşullarının ne olması gerektiğine karşı daha iyi hale gelir. Bu, nöro-bulanık modellerin, anlamlı çıktı ve kontrol durumları üretmedeki belirsizlik derecelerini hesaba katabilen sinir ağına dahil etmesini içerir.