Jaringan Syaraf Tiruan (JST) dimodelkan di otak tempat neuron terhubung dalam pola kompleks untuk memproses data dari indera, membangun ingatan, dan mengendalikan tubuh. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) adalah sistem yang didasarkan pada pengoperasian jaringan saraf biologis atau juga didefinisikan sebagai emulasi sistem saraf biologis.

Jaringan Syaraf Tiruan

Artificial Neural Networks (ANN) adalah bagian dari Artificial Intelligence (AI) dan ini adalah bidang ilmu komputer yang terkait dalam membuat komputer berperilaku lebih cerdas. Jaringan Syaraf Tiruan (JST) memproses data dan menunjukkan beberapa kecerdasan dan mereka berperilaku menunjukkan kecerdasan sedemikian rupa seperti pengenalan pola, Pembelajaran, dan generalisasi.

Jaringan saraf tiruan adalah model komputasi terprogram yang bertujuan untuk mereplikasi struktur saraf dan fungsi otak manusia.

Sebelum mengetahui tentang Jaringan Syaraf Tiruan, terlebih dahulu kita perlu mempelajari apa itu Jaringan Syaraf Tiruan dan juga tentang Struktur Neuron.

Definisi Jaringan Neural:

Jaringan saraf didefinisikan sebagai sistem neuron yang saling berhubungan. Neuron atau Sel Saraf adalah blok bangunan dasar otak yang merupakan jaringan saraf biologis. Struktur Neuron adalah seperti yang ditunjukkan di bawah ini

Struktur Neuron

Jaringan Syaraf Tiruan adalah alat komputasi yang dimodelkan setelah otak. Itu terdiri dari struktur yang saling berhubungan dari neuron yang diproduksi secara artifisial yang berfungsi sebagai jalur untuk transfer data. Para peneliti sedang merancang jaringan saraf tiruan (JST) untuk memecahkan berbagai masalah dalam pengenalan pola, prediksi, pengoptimalan, memori asosiatif, dan kontrol.

Jaringan saraf tiruan telah digambarkan sebagai cara terbaik kedua untuk membentuk neuron yang saling berhubungan. Jaringan syaraf tiruan ini digunakan untuk memodelkan otak dan juga untuk melakukan tugas komputasi tertentu. Aplikasi JST yang berhasil akan memiliki kemampuan pengenalan karakter.

Struktur Jaringan Neural

Pengantar Jaringan Neural:

Sistem komputasi terdiri dari sejumlah elemen pemrosesan sederhana yang sangat saling berhubungan dan mereka memproses informasi ke input eksternal dengan respons keadaan dinamisnya. Neuron memiliki kemampuan untuk menghasilkan respons linier atau non-linier. Jaringan buatan non-linier dibuat dengan interkoneksi neuron non-linier. Sistem non-linier memiliki masukan yang tidak akan sebanding dengan keluaran.

Pengantar Jaringan Neural

Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan:

Aplikasi jaringan saraf tiruan telah digunakan di bidang energi matahari untuk pemodelan dan desain pembangkit listrik tenaga uap surya.
Mereka berguna dalam pemodelan sistem, seperti dalam menerapkan pemetaan kompleks dan identifikasi sistem.
ANN digunakan untuk estimasi beban pemanasan gedung, faktor intersep parabolic-trough collector dan rasio konsentrasi lokal.
JST digunakan dalam berbagai aplikasi dalam kontrol, robotika, pengenalan pola, peramalan, kedokteran, sistem tenaga, manufaktur, pengoptimalan, pemrosesan sinyal, dan ilmu sosial / psikologis.
Mereka juga telah digunakan untuk prediksi aliran udara di ruang uji berventilasi alami dan untuk prediksi konsumsi energi gedung surya.
Mereka mampu menangani data yang berisik dan tidak lengkap serta mampu menangani masalah non-linier
Penggunaan jaringan saraf tiruan dalam sistem ventilasi dan pendingin udara, pendinginan, pemodelan, pemanas, prakiraan beban, kontrol sistem pembangkit listrik dan radiasi matahari.

Aplikasi Jaringan Syaraf Tiruan menyediakan cara alternatif untuk mengatasi masalah kompleks karena masalah tersebut termasuk di antara teknologi pemrosesan sinyal terbaru. Jaringan saraf tiruan menawarkan solusi nyata yang sulit dicocokkan dengan teknologi lain. Solusi berbasis jaringan saraf sangat efisien dalam hal pengembangan, waktu dan sumber daya.

Implementasi perangkat lunak jaringan saraf dapat dilakukan dengan kelebihan dan kekurangannya.

Keuntungan:

Jaringan saraf dapat melakukan tugas yang tidak dapat dilakukan oleh program linier.
Ketika elemen jaringan saraf gagal, itu dapat berlanjut tanpa masalah karena sifat paralelnya.
Jaringan saraf tidak perlu diprogram ulang saat ia belajar sendiri.
Ini dapat diterapkan dengan cara yang mudah tanpa masalah.
Sebagai sistem yang adaptif dan cerdas, jaringan saraf kuat dan unggul dalam memecahkan masalah yang kompleks. Jaringan saraf efisien dalam pemrogramannya dan para ilmuwan setuju bahwa keuntungan menggunakan JST lebih besar daripada risikonya.
Ini dapat diterapkan di aplikasi apa pun.

Kekurangan:

Itu jaringan syaraf membutuhkan pelatihan untuk beroperasi.
Membutuhkan waktu pemrosesan yang tinggi untuk jaringan neural yang besar.
Arsitektur jaringan saraf berbeda dari arsitektur dan sejarah mikroprosesor jadi mereka harus ditiru.

Jaringan Syaraf Tiruan dikembangkan dengan prosedur langkah demi langkah yang sistematis yang mengoptimalkan kriteria yang biasa dikenal sebagai aturan pembelajaran. Data pelatihan input / output sangat penting untuk jaringan ini karena mengkomunikasikan informasi yang akan diperlukan untuk menemukan titik operasi yang optimal. Sifat jaringan neural non-linier membuat elemen pemrosesannya fleksibel dalam sistemnya.

Jaringan syaraf tiruan adalah sebuah sistem dan sistem ini adalah struktur yang menerima masukan, memproses data dan memberikan keluaran. Masukan dalam larik data akan berupa suara WAVE, data dari file gambar, atau jenis data apa pun yang dapat direpresentasikan dalam larik. Setelah input disajikan ke neural network, diperlukan respons target yang ditetapkan pada output dan dari perbedaan respons yang diinginkan bersama dengan output sistem nyata, diperoleh kesalahan. Informasi kesalahan diumpankan kembali ke sistem dan membuat banyak penyesuaian pada parameternya dalam urutan sistematis yang umumnya dikenal sebagai aturan pembelajaran. Proses ini diulang sampai keluaran yang diinginkan diterima.

Teramati bahwa kinerja sangat bergantung pada data, sehingga data harus diproses sebelumnya dengan algoritme pihak ketiga seperti algoritme DSP.

Manfaat Jaringan Syaraf Tiruan:

Jaringan saraf tiruan bersifat fleksibel dan adaptif.
Jaringan saraf tiruan digunakan dalam sistem pengenalan urutan dan pola, pemrosesan data, robotika, pemodelan, dll.
JST memperoleh pengetahuan dari lingkungannya dengan beradaptasi dengan parameter internal dan eksternal dan mereka memecahkan masalah kompleks yang sulit dikelola.
Ini menggeneralisasi pengetahuan untuk menghasilkan respons yang memadai untuk situasi yang tidak diketahui.
Fleksibilitas - Jaringan saraf tiruan bersifat fleksibel dan memiliki kemampuan untuk belajar, menggeneralisasi, dan beradaptasi dengan situasi berdasarkan temuannya.
Non-Linearitas - Fungsi ini memungkinkan jaringan memperoleh pengetahuan secara efisien dengan belajar. Ini adalah keuntungan berbeda dibandingkan jaringan linier tradisional yang tidak memadai dalam hal pemodelan data non-linier.
Jaringan neuron buatan memiliki kemampuan toleransi kesalahan yang lebih besar daripada jaringan tradisional. Tanpa kehilangan data yang disimpan, jaringan dapat membuat kesalahan di salah satu komponennya.
Jaringan neuron buatan didasarkan pada Pembelajaran Adaptif.

Jenis Jaringan Syaraf Tiruan:

Ada berbagai jenis Jaringan Saraf Tiruan (JST) - Bergantung pada neuron otak manusia dan fungsi jaringan, jaringan saraf tiruan atau JST melakukan tugas dengan cara yang sama. Sebagian besar jaringan saraf tiruan akan memiliki kemiripan dengan mitra biologis yang lebih kompleks dan sangat efektif pada tugas yang dimaksudkan seperti misalnya untuk mis. segmentasi atau klasifikasi. Jenis Jaringan Syaraf Tiruan

“diagram rangkaian driver motor stepper bipolar ”

Jenis Jaringan Syaraf Tiruan

Umpan balik ANN - Dalam jenis JST ini, keluarannya kembali ke jaringan untuk mencapai hasil yang paling berkembang secara internal. Jaringan umpan balik memberikan informasi kembali ke dirinya sendiri dan sangat cocok untuk memecahkan masalah pengoptimalan, menurut University of Massachusetts, Pusat Penelitian Atmosfer Lowell. Umpan balik ANN digunakan oleh koreksi kesalahan sistem internal.

Feed Forward ANN - Jaringan umpan maju adalah jaringan saraf sederhana yang terdiri dari lapisan masukan, lapisan keluaran dan satu atau lebih lapisan neuron. Melalui evaluasi keluarannya dengan meninjau masukannya, kekuatan jaringan dapat diketahui berdasarkan perilaku kelompok dari neuron yang terhubung dan hasilnya ditentukan. Keuntungan utama jaringan ini adalah belajar mengevaluasi dan mengenali pola masukan.

Klasifikasi-Prediksi ANN –Ini adalah bagian dari JST umpan-maju dan JST prediksi klasifikasi diterapkan pada skenario penambangan data. Jaringan dilatih untuk mengidentifikasi pola tertentu dan mengklasifikasikannya ke dalam kelompok tertentu dan kemudian mengklasifikasikannya lebih lanjut ke dalam 'pola baru' yang baru di jaringan.

Jaringan syaraf tiruan adalah simulasi komputasi dari jaringan syaraf biologis yang memiliki perilaku neuron dan sinyal listrik di mana mereka berkomunikasi antara masukan seperti dari mata atau ujung saraf di tangan ke keluaran otak seperti bereaksi. untuk menyalakan, menyentuh atau memanaskan.

Para ilmuwan sedang meneliti dalam perancangan jaringan saraf tiruan dan pembuatan kecerdasan buatan tentang cara neuron berkomunikasi secara semantik.

Perangkat Lunak Jaringan Saraf:

Simulator jaringan saraf adalah aplikasi perangkat lunak yang digunakan untuk mensimulasikan perilaku jaringan saraf tiruan atau biologis, berfokus pada satu atau sejumlah jenis jaringan saraf tertentu.Simulasi jaringan saraf sering memberikan prediksi yang lebih cepat dan lebih akurat dibandingkan dengan analisis data lainnya. metode karena jaringan saraf ini memainkan peran penting dalam proses penambangan data.

Software jaringan saraf

Mereka biasanya berdiri sendiri dan tidak bermaksud untuk menghasilkan jaringan saraf yang harus diintegrasikan dengan perangkat lunak lain. Simulator biasanya memiliki beberapa bentuk visualisasi bawaan untuk memantau proses pelatihan. Beberapa simulator juga memvisualisasikan struktur fisik jaringan saraf. Konsep Neural Network banyak digunakan untuk analisis data. Dengan bantuan perangkat lunak jaringan saraf tiruan, peramalan deret waktu, pendekatan fungsi dan analisis regresi dapat dilakukan. Cakupan jaringan saraf hampir tidak terbatas pada pengambilan keputusan, pengenalan pola, peramalan, sistem kontrol otomatis dan banyak lagi.

Jaringan neural tidak perlu 'diprogram ulang' setelah mempelajari sesuatu yang mirip dengan manusia.

Simulasi Jaringan Neural

Maksud dan tujuan utama di balik pengembangan JST adalah menjelaskan model komputasi buatan dengan neuron biologis dasar, menguraikan arsitektur jaringan dan proses pembelajaran dengan menghadirkan jaringan multi-layer feed-forward. Disarankan agar jaringan saraf tiruan dapat digunakan untuk pemodelan di bidang produksi energi lainnya. Mengapa perlu penerapan jaringan saraf tiruan? Jika Anda memiliki pertanyaan, cukup beri komentar di bawah atau kunjungi situs kami.

Kredit Foto: