Neuroniniai tinklai - tai algoritmų, sukurtų pagal žmogaus smegenis, rinkinys, skirtas atpažinti modelius. Jie yra matematinės funkcijos, kurios tam tikrą įvestį atvaizduoja į norimą išvestį
Neuroninius tinklus sudaro įvesties sluoksnis, paslėptieji sluoksniai, išvesties sluoksnis, svorių ir nuokrypių tarp kiekvieno sluoksnio rinkinys ir kiekvieno paslėptojo sluoksnio aktyvavimo funkcija
Svorių ir nuokrypių reikšmės lemia modelio prognozių stiprumą. Svorių ir šališkumų derinimo pagal įvesties duomenis procesas vadinamas neuroninio tinklo mokymu
Kiekvienoje mokymo proceso iteracijoje apskaičiuojami prognozuojami išėjimai ir atnaujinami kiekvieno sluoksnio svoriai ir šališkumai. Svoriai ir šališkumas atnaujinami atsižvelgiant į kiekvieno sluoksnio "nuostolius" arba "paklaidą"; nuostoliai - tai skirtumas tarp kiekvienos prognozuojamos vertės ir faktinės vertės. Mūsų mokymo tikslas - rasti svorių ir šališkumų rinkinį, kuris geriausiai sumažina nuostolius. Iš pradžių kiekvienam sluoksniui priskiriami atsitiktiniai svoriai, o mokymo procese šie svoriai tobulinami tol, kol prognozuojamų verčių ir faktinės vertės paklaida sumažinama iki minimumo
Kaip neuroninius tinklus naudojame purškimo technologijose?
Neuroninius tinklus naudojame purškalo lašelio dydžiui prognozuoti remdamiesi tik jutiklio signalo duomenimis. Naudojant neuroninius tinklus lašelių dydžio reikšmėms prognozuoti, reiškia, kad sistemos vertinimo galimybes galima išplėsti, kad jos apimtų visų rūšių cheminių medžiagų, ne tik vandens, duomenis. Tai labai naudinga, nes dėl to prietaiso kūrimas ir diegimas tampa greitesnis, pigesnis ir lengviau tobulinamas
Kodėl purškimo technologijoje reikalingi neuroniniai tinklai?
Lašelių dydžio matavimo prietaisai kainuoja iki 250 000 JAV dolerių, neskaitant labai gerai apmokytų technikų ir inžinierių, kurie renka ir interpretuoja duomenis, išlaidų. Mobilus, neuronų tinklais valdomas lašelių dydžio matavimo prietaisas kainuotų gerokai mažiau ir jį galėtų valdyti bet kas, turintis programinę įrangą, tam tikras pradines naudojimo instrukcijas ir pagrindinius mokymus. Priklausomai nuo taikymo srities ir išvesties duomenų kokybės, tokio prietaiso atsiperkamumas galėtų būti matuojamas mėnesiais ar net savaitėmis
Jei norite išsamiau aptarti šią temą, susisiekite su mumis arba susisiekite su manimi tiesiogiai per "LinkedIn".