Nevrale nettverk er et sett med algoritmer, løst modellert etter den menneskelige hjernen, som er designet for å gjenkjenne mønstre. De er en matematisk funksjon som kartlegger en gitt inngang til ønsket utgang. 
Nevrale nettverk består av et inngangslag, skjulte lag, et utgangslag, et sett med vekter og skjevheter mellom hvert lag, og en aktiveringsfunksjon for hvert skjult lag.
Verdiene til vektene og skjevhetene bestemmer styrken til prediksjonene i modellen. Prosessen med å finjustere vektene og skjevhetene fra inndataene er kjent som å trene det nevrale nettverket.
Hver iterasjon av treningsprosessen beregner forutsagte utganger og oppdaterer hvert lags vekter og skjevheter. Vektene og skjevhetene oppdateres basert på "tap" eller "feil" i hvert lag; tap er forskjellen mellom hver antatt verdi og den faktiske verdien. Målet vårt med trening er å finne det settet med vekter og skjevheter som best minimerer tapet. Tilfeldige vekter blir i utgangspunktet tildelt hvert lag, og treningsprosessen finjusterer disse vektene til feilen mellom de forutsagte verdiene og den faktiske verdien er minimert.
Hvordan bruker vi nevrale nettverk i sprayteknologi?
Vi bruker nevrale nettverk for å forutsi dråpestørrelsen til en spray basert utelukkende på signaldata fra en sensor. Å bruke nevrale nettverk for å forutsi dråpestørrelsesverdiene betyr at systemets estimeringsevner kan utvides til å dekke data for alle slags kjemikalier, ikke bare vann. Dette er ekstremt fordelaktig fordi det gjør enhetens utvikling og implementering raskere, billigere og enklere å finjustere.
Hvorfor trenger vi nevrale nettverk i sprayteknologi?
Måleenheter for dråpestørrelse koster oppover $250 000, ikke inkludert kostnadene til de høyt kvalifiserte teknikerne og ingeniørene som samler inn og tolker dataene. En mobil, nevrale nettverksdrevet måleenhet for fallstørrelse vil koste betydelig mindre og kan betjenes av alle med programvaren og noen innledende bruksanvisninger og grunnleggende opplæring. Avhengig av applikasjonen og kvaliteten på utdataene, kan ROI på et slikt instrument måles i måneder, eller til og med uker.
Hvis du ønsker å diskutere emnet mer i dybden, vennligst kontakt oss eller kontakt meg direkte via LinkedIn .