Dieses Papier ist ein umfassender Artikel, der die Konzepte und Anwendungen der künstlichen Intelligenz und des neuronalen Netzwerks vorstellt. Dieser Artikel wurde ursprünglich ausgewählt, weil das neuronale Netzwerk im Rahmen des Lernprozesses des maschinellen Lernens gelernt wurde, da das künstliche neuronale Netzwerk näher am menschlichen Gehirn liegt in Bezug auf seine Prinzipien und Funktionseigenschaften. Es ist kein bestimmtes Programm, das Operationen Schritt für Schritt ausführt, sondern in der Lage ist, sich an die Umgebung anzupassen, die Regeln zusammenzufassen, eine Operation durchzuführen, zu erkennen oder Prozesssteuerung . Ich denke, es muss viele wichtige Anwendungen in der künstlichen Intelligenz geben, deshalb habe ich diesen Artikel gewählt.

Der Artikel ist ein umfassender Artikel, der die Konzepte und Anwendungen der künstlichen Intelligenz und der neuronalen Netze vorstellt. Das künstliche neuronale Netz ist dem menschlichen Gehirn hinsichtlich seines Konstitutionsprinzips und seiner funktionellen Merkmale näher. Es ist kein bestimmtes Programm, das Operationen schrittweise ausführt Schritt, kann sich aber an die Umgebung anpassen und die Regeln zusammenfassen.

Der erste Teil befasst sich hauptsächlich mit künstlicher Intelligenz.

Künstliche Intelligenz ist ein künstliches Objekt wie ein Computer oder eine Maschine, das oder die intelligentes Verhalten zeigt, das in der Lage ist, komplexe Probleme zu lösen. und was ist Intelligenz? Dies beinhaltet Themen wie Bewusstsein, Selbst, Denken und so weiter und die einzige Intelligenz, die wir kennen, ist die menschliche Intelligenz. Sie ist eine Art Fähigkeit, sich das Verständnis des Gedächtnisses vorzustellen und es zu schaffen, Muster zu erkennen, Entscheidungen zu treffen, sich an Veränderungen anzupassen und das Lernen zu erleben. Der Hauptzweck der künstlichen Intelligenz ist es, Maschinen dazu zu bringen, sich mehr wie Menschen zu verhalten, und zweitens, Maschinen in der Art und Weise, wie sie komplexe Probleme lösen, aber weniger Zeit verbrauchen als Menschen. Künstliche Intelligenz gliedert sich heute in zwei Teile: starkes ai und schwaches ai. Starkes ai bedeutet, dass Maschinen wie die Szenen in den Filmen eigenständig denken und sogar Menschen ersetzen können. Das schwache ai ist die Leistung von Maschinen, die zu sein scheinen Intelligenz haben, wie zum Beispiel Schach-Apps zu spielen, und alle Schritte, die es macht, um Schach zu spielen, werden im Voraus in einem Computer gespeichert. Die Schach-App selbst denkt oder plant nicht. Woher wissen Sie, ob die Maschine intelligentes Verhalten hat? 1950 hat Alan Turing den Turing-Test vorgestellt, und es gibt nicht viele Erklärungen für den Turing-Test, weil der Lehrer ihn im Unterricht eingeführt hat.

Für die Entstehung der künstlichen Intelligenz ist sie mit vielen Disziplinen verbunden, insbesondere Philosophie, Logik, Mathematik, Informatik, Psychologie / Kognitionswissenschaft, Biowissenschaft / Neurowissenschaft.

Im zweiten Teil werden hauptsächlich künstliche neuronale Netze vorgestellt. In diesem Abschnitt werden auch drei kleine Teile vorgestellt, in denen das Konzept des künstlichen neuronalen Netzes, die Arten der Lernmethoden für neuronale Netze und eine wichtige Funktion der Funktion des künstlichen neuronalen Netzes als Anreiz für künstliche Netze vorgestellt werden.

Der erste Teil führt in das Konzept des künstlichen neuronalen Netzwerks ein. ein künstliches neuronales netz ist ein netz von Prozessoren connecteor mit jeweils einem Teil des lokalen Speicherplatzes (sehr klein). Diese Neuronen betreiben nur ihre eigenen lokalen Daten und Eingabedaten (die auf eine Art und Weise über Verbindungen und Schaltkreise eingegeben werden), und jedes Neuron verwendet eine Regel, um die zu kennen Eingang Signal. Ausgabe Diese Signale werden an andere Neuronen weitergeleitet, und diese Berechnung der Ausgangsdaten wird als Anreizfunktion bezeichnet.

Die Struktur des neuronalen Netzwerks besteht im Allgemeinen aus drei Schichten, wie unten gezeigt. Die erste Ebene ist die Eingabeebene, die für die direkte Interaktion mit der Außenwelt verwendet wird, und die zweite Ebene ist das verborgene Element, mit dem die Berechnung gemäß der erforderlichen Funktion abgeschlossen wird. Die dritte Schicht ist die Ausgabeschicht.

Der zweite Teil des Lernens in neuronalen Netzen kann in drei Typen unterteilt werden: überwachtes Lernen, unbeaufsichtigtes Lernen und verstärktes Lernen. Beim Supervisor-Lernen besteht jede Instanz aus einem Eingabeobjekt und einem erwarteten Ausgabewert. Daher können Fehler und Unterschiede zwischen den erwarteten und tatsächlichen Ergebnissen jedes Knotens auf der Ausgabeschicht festgestellt werden, anhand derer das Gewicht des Netzwerks bestimmt wird Knoten (nach

die Lernregeln). Das heißt, der erwartete Ausgabewert auf jedem Knoten wird von einem externen Lehrer bestimmt.

Es gibt keine externen Lehrkräfte für unbeaufsichtigtes Lernen, daher basiert die Lernmethode auf Clustering, und je nach Eingabe wird die Modellgruppe in verschiedene Klassen unterteilt. Diese Art von Lernmodell kann auch als selbstorganisierender Modus bezeichnet werden. Ein typisches Beispiel ist das Hebbianische Lerngesetz und das Wettbewerbslerngesetz. Unüberwachtes Lernen ist wichtiger als überwachtes Lernen. weil das Gehirn normalerweise unbeaufsichtigt ist.

Die Stärkung des Lernens basiert auf unbeaufsichtigtem Lernen und überwachtem Lernen. Während des Erkundungsprozesses wird die unbekannte Umgebung erforscht, ein Umweltmodell erstellt und eine optimale Strategie erarbeitet. Jede Aktion entspricht einer Belohnung und erhält schließlich die größte Belohnung für die Datenverarbeitung .

Im dritten Teil werden drei Arten von Anreizfunktionen vorgestellt. Die erste Schwellenwertfunktion setzt 0, wenn die Gesamteingabe kleiner als der Schwellenwert ist, und 1, wenn der Gesamteingabewert größer als der Schwellenwert ist.

Die zweite Funktion ist eine segmentierte lineare Funktion, die Werte zwischen 0,1 annehmen kann, abhängig von der Vergrößerung der linearen Operation einer Region.

Die dritte ist die Sigmoid-Funktion, die einen Bereich zwischen 0 und 1 verwenden kann, aber manchmal einen Bereich von 1 bis 1 annehmen kann. Ein Beispiel für eine Sigmoid-Funktion ist eine hyperbolische Tangente.

Der dritte Teil stellt hauptsächlich einige fortgeschrittene Anwendungen des neuronalen Netzes vor.

Die erste Anwendung ist die Computerschnittstelle des menschlichen Gehirns, die auf einem neuronalen Netzwerk basiert. Die Computerschnittstelle des menschlichen Gehirns ist eine der vielversprechendsten Schnittstellentechnologien zwischen Mensch und Maschine. BCI wird auch als Siwei-Schnittstelle bezeichnet. Tatsächlich handelt es sich um einen Kommunikationskanal zwischen dem Gehirn und dem Computer, über den die vom Gehirn gesendeten Signale direkt mit externen Aktivitäten wie der Steuerung eines Cursors interagieren oder der Benutzer eine Telefonnummer eingeben kann, indem er auf die Tastatur eines Displays blickt .das Schnittstelle Modul Bietet ein Kommunikationsmittel zwischen dem Gehirn und der Schnittstelle, die es steuern möchte, und die BCI-Schnittstelle ermöglicht es einer gelähmten Person, ein Buch zu schreiben oder einen elektrischen Rollstuhl zu steuern. zB ist die beste Wahl, um bci zu implementieren, aber Gehirnwellen sind sehr schwach und es gibt viele Arten von Rauschen.

Ein Signal wird vom menschlichen Gehirn empfangen, dann verarbeitet, aus den Merkmalen extrahiert, dann klassifiziert und dann über die Anwendungsschnittstelle an den Menschen zurückgemeldet. Die Zahl und Geschwindigkeit der bci-Forschung hat in den letzten fünf Jahren rapide zugenommen. 1995 studierten nicht mehr als sechs Gruppen daran, und jetzt studieren mindestens 20 Gruppen bci.

Die zweite Anwendung besteht darin, Anwendungen im Objektverhalten zu verstehen und zu beschreiben. Die Trajektorienanalyse ist eines der Kernprobleme des Verhaltensverständnisses. Das Trajektorienmusterlernen kann verwendet werden, um Anomalien zu erkennen und die Objekttrajektorie vorherzusagen. Ein Modell, das die semantische Region lernt, indem es die Flugbahn eines sich bewegenden Objekts in einer Szene oder einem Framework analysiert. Der erste Pfad wird codiert, um den Ort des Bildes und seine augenblickliche Geschwindigkeit anzuzeigen. Dann wird der Cluster-Algorithmus angewendet, um die Spuren nach verschiedenen räumlichen und Geschwindigkeitsverteilungen zu klassifizieren, und in jedem Cluster ist der Raum der Spuren eng und die Geschwindigkeit ist ähnlich. Diese Klasse kann einen Aktivitätsmodus darstellen. Basierend auf diesem Orbitalcluster kann das statistische Modell der semantischen Regionen in der Szene erhalten werden, indem die Dichte- und Geschwindigkeitsverteilung jedes Aktivitätsmusters geschätzt wird. Das Modell basiert auf der Kombination von Vektorquantisierungs-Neuronennetz und Neuronentypen mit Kurzzeitgedächtnis Fähigkeit. Das resultierende Fußgängertrajektorienmodell wird verwendet, um die neue Trajektorie auszuwerten, die zukünftige Trajektorie des Objekts vorherzusagen und zufällig eine neue Trajektorie zu generieren.

Die dritte Anwendung ist das künstliche neuronale Netz in der Computergrafik.

Das künstliche neuronale Netz hat im Bildfeld eine sehr wichtige Rolle gespielt. Der Bilddesigner versucht, das tatsächliche Bild mit dem computergenerierten Bild zu kombinieren, um die Visualisierung des Ausgabeobjekts zu verbessern. Mit der Thermo-Sensortechnologie können einige der authentischsten Bilder erzeugt werden.

Die vierte Anwendung ist ein automatischer Laufroboter und ein Unterwasserroboter.

Der automatische Laufroboter basiert auf dem modularen Konzept. Das Problem der Herstellung eines automatischen Laufroboters kann in mehrere Funktionsprobleme zerlegt werden. Zerlegen Sie ein komplexes Problem in einfache, überschaubare kleine Probleme, und die Forschung auf diesem Gebiet kombiniert Kenntnisse in Biologie, Mechanik und Informationstechnologie. Entwickeln Sie anschließend ein dynamisches, stabiles, mobiles Fahrzeug mithilfe der neuronalen Netzwerksteuerung. Dies gilt auch für Unterwasserroboter und Unterwassermaschinen helfen bei Bergungsarbeiten, der Vermeidung von Umweltverschmutzung, der Rettung auf See und der wissenschaftlichen Meeresforschung. Daher haben sich Unterwasserroboter im Laufe der Jahre stark entwickelt.

Die fünfte Anwendung ist Gesichtsanimation.

Gesichtsmodellierung und -animation ist eine der schwierigsten Aufgaben in der Computergrafik, und es ist sehr schwierig, das Leben in digitale Form zu verwandeln. Verwenden Sie eine geschichtete B-Oberfläche als Basis, um eine Gesichtsanimation zu erstellen. Neuronale Netze können verwendet werden, um die Merkmale jedes Gesichtsausdrucks in einer Animationssequenz zu lernen.

Das sechste ist das neuronale Netzwerk zur Stärkung der Antivirentechnologie.

Künstliche neuronale Netze und künstliche Intelligenz spielen eine immer wichtigere Rolle bei der Erkennung von Viren. Dadurch werden die internen Funktionen der Antivirentechnologie gestärkt, sodass alle Arten von Viren erkannt und repariert werden können. Beispielsweise bietet die Technologie zur Erkennung des Starts eines neuronalen Netzwerks von ibm zusätzliche Sicherheit, indem menschliche Neuronen imitiert werden, um den Unterschied zwischen infizierten und nicht infizierten Datensätzen zu erkennen. Zahlreiche Beispiele für Viren und Nicht-Viren zeigen, dass neuronale Netzwerke eine bessere Leistung haben als herkömmliche handangepasste Assistentensuchen nach Viren.

Der vierte Teil befasst sich hauptsächlich mit der Anwendung künstlicher Intelligenz.

Die erste Anwendung ist Data Mining und Wissensextraktion. Es werden drei grundlegende Techniken der künstlichen Intelligenz angewendet, einschließlich des Ausdrucks von Wissen, und beim Data Mining sollen aus großen Datenmengen interessante Muster ermittelt werden, die in vielfältiger Form verwendet werden können, z. B. Assoziationsregeln. Entscheidungsregeln und Entscheidungsbäume. Es gibt auch Wissenserwerb und Wissensbegründung, und das aus dem Datensatz ermittelte Muster muss in verschiedenen Anwendungen überprüft werden.

Die zweite Anwendung ist das künstliche System. Das Expertensystem ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz, und das Expertensystem ist ein Programm für künstliche Intelligenz, das über Expertenwissen auf bestimmten Gebieten verfügt und sein Wissen zu nutzen weiß, um auf verwandte Probleme richtig zu reagieren.

die dritte anwendung ist nature and original process nlp. Die Verarbeitung natürlicher Sprache ist eine Unterdomäne künstlicher Intelligenz. Ziel ist es, einen menschenähnlichen Sprachverarbeitungsmechanismus zu erreichen. Das folgende Bild ist ein Modell von nlp.

Die vierte Anwendung ist die Zyanologie. Die Robotik gehört zum Bereich der künstlichen Intelligenz.

Die fünfte Anwendung besteht darin, künstliche Intelligenz auf das Spiel anzuwenden. Moderne Spiele verwenden in der Regel 3D-Animationsgrafiken, um den Menschen ein echtes Gefühl zu vermitteln. Künstliche Intelligenz ist in den meisten Computerspielen keine akademische künstliche Intelligenz, sondern eine der künstlichen Intelligenz sehr nahe stehende Technologie, die eine intellektuelle Illusion erzeugt. Künstliche Intelligenz umfasst Techniken, die Programmier- und Entwurfspraktiken kombinieren: Pfadsuche, neuronale Netze, emotionale Modelle, soziale Szenen, Zustandsautomaten, Regelsysteme, Entscheidungsbaumlernen und andere Techniken.

am ende des Beitrags geht es unter anderem darum, ob sich maschinen ihrer existenz bewusst sind und an welchen problemen forscher arbeiten. Was bedeutet es für den Menschen? Werden neuronale Netze dem menschlichen Gehirn völlig ähnlich sein und so weiter? Einige der Probleme, an denen Forscher arbeiten, sind zum Beispiel, ob sich Maschinen ihrer Existenz bewusst sind. Was bedeutet es für den Menschen? Werden neuronale Netze dem menschlichen Gehirn völlig ähnlich sein und so weiter?

Das Thema dieses Papiers ist beendet. Durch das Studium und Lesen dieses Artikels wird festgestellt, dass die Computerwelt in hohem Maße von der neuronalen Netzwerkmethode profitieren kann. Künstliche Intelligenz wird in Zukunft Maschinen und Computer entwickeln, die komplexer sind als wir heute. Sie haben möglicherweise einen einfachen gesunden Menschenverstand und eine ähnliche menschliche Intelligenz in einigen Bereichen. Die zukünftige Entwicklung der künstlichen Intelligenz kann unsere Welt wirklich verändern.