Эта статья представляет собой всеобъемлющую статью, в которой представлены концепции и применение искусственного интеллекта и нейронной сети. Эта статья была первоначально выбрана потому, что нейронная сеть была изучена в процессе обучения машинному обучению, потому что искусственная нейронная сеть ближе к человеческому мозгу. с точки зрения его принципов и функциональных характеристик. это не конкретная программа, которая выполняет операции шаг за шагом, но способна адаптироваться к среде, обобщать правила, выполнять некоторые операции, распознавать или контроль над процессом , я думаю, что в искусственном интеллекте должно быть много важных приложений, поэтому я выбрал эту статью.

Эта статья представляет собой всеобъемлющую статью, в которой представлены концепции и приложения искусственного интеллекта и нейронных сетей. Искусственный нейронный канал ближе к человеческому мозгу по принципу конституции и функциональным характеристикам. Это не конкретная программа, которая выполняет операции шаг за шагом. шаг, но может адаптироваться к среде и суммировать правила. выполнить операцию, распознавание или управление процессом.

первая часть в основном знакомит с искусственным интеллектом.

искусственный интеллект определяется как искусственный объект, такой как компьютер или машина, который демонстрирует интеллектуальное поведение, способное решать сложные проблемы. а что такое интеллект? это включает в себя такие вопросы, как сознание, самость, мышление и т. д., и единственный интеллект, который мы знаем, - это интеллект человека. Это своего рода способность воображать и создавать понимание памяти, распознавание образов, выбор, адаптацию к изменениям и опыт обучения. главная цель искусственного интеллекта - сделать машины более похожими на людей, и, во-вторых, сделать машины более похожими на людей в том, как они решают сложные проблемы, но занимают меньше времени, чем люди. сегодня искусственный интеллект делится на две части: сильный ай и слабый ай. сильный ай означает, что машины могут думать самостоятельно, как сцены в фильмах, и даже заменять людей. слабый ай - это производительность машин, которые кажутся обладать интеллектом, таким как игра в шахматы, и все шаги, которые он выполняет для игры в шахматы, заранее сохраняются на компьютере. само шахматное приложение не думает и не планирует. как узнать, имеет ли машина интеллектуальное поведение? в 1950 году Алан Тьюринг выдвинул тест Тьюринга, и для теста Тьюринга нет особых объяснений, потому что учитель представил его в классе.

для происхождения искусственного интеллекта он связан со многими дисциплинами, особенно с философией, логикой, математикой, вычислительной техникой, психологией / когнитивной наукой, биологической наукой / нейронаукой.

вторая часть в основном представляет искусственную нейронную сеть. в этом разделе также представлены три небольших части, представляющих концепцию искусственной нейронной сети, типы методов обучения нейронной сети и важную функцию искусственной нейронной сети - искусственную стимулирующую функцию.

Первая часть знакомит с понятием искусственной нейронной сети. искусственная нейронная сеть представляет собой сеть процессоры connecteor каждый из которых имеет часть локального пространства хранения (очень маленькое). эти нейроны управляют только своими собственными локальными данными и входными данными (которые вводятся одним способом через связи и схемы), и каждый нейрон использует правило, чтобы знать вход сигнал. выход эти сигналы к другим нейронам, и этот расчет выходных данных называется стимулирующей функцией.

структура нейронной сети обычно имеет три слоя, как показано ниже. первый слой является входным слоем, который используется для непосредственного взаимодействия с внешним миром, а второй слой является скрытым элементом, который используется для завершения расчета в соответствии с требуемой функцией. третий слой является выходным слоем.

Вторую часть обучения нейронной сети можно разделить на три типа: контролируемое обучение, неконтролируемое обучение и усиленное обучение. в режиме супервизорного обучения каждый экземпляр состоит из входного объекта и ожидаемого выходного значения. Поэтому можно найти ошибки и различия между ожидаемыми и фактическими результатами каждого узла на выходном слое, которые будут использоваться для определения веса сети. узел (согласно

правила обучения). то есть ожидаемое выходное значение на каждом узле определяется внешним учителем.

в обучении без учителя нет внешних преподавателей, поэтому способ обучения основан на кластеризации, и, согласно вводным данным, набор моделей делится на разные классы. этот тип модели обучения также может называться самоорганизующимся режимом, типичным примером являются закон об обучении на иврите и закон об обучении на основе конкуренции, а обучение без учителя является более важным, чем обучение с контролем. потому что мозг, как правило, без присмотра.

Укрепление обучения основано на обучении без надзора и обучении под наблюдением, а в процессе исследования путем изучения неизвестной среды при построении модели среды и изучении оптимальной стратегии каждое действие соответствует вознаграждению и, наконец, получает наибольшее вознаграждение за обработку данных. ,

третья часть представляет три вида стимулирующих функций. первая пороговая функция, когда общий входной сигнал меньше порогового значения, устанавливает 0, а когда общее входное значение превышает пороговое значение, устанавливает 1.

вторая - это сегментированная линейная функция, которая может принимать значения от 0,1 в зависимости от увеличения линейной операции региона.

третья - сигмовидная функция, которая может использовать диапазон от 0 до 1, но иногда может принимать диапазон от 1 до 1, примером сигмовидной функции является гиперболический тангенс.

третья часть в основном представляет несколько передовых приложений нейронной сети.

Первое приложение - это компьютерный интерфейс человеческого мозга на основе нейронной сети. компьютерный интерфейс человеческого мозга является одной из наиболее перспективных технологий интерфейса между человеком и машиной. bci также называется интерфейсом siwei. на самом деле это канал связи между мозгом и компьютером, который позволяет сигналам, посылаемым мозгом, напрямую взаимодействовать с внешними действиями, такими как управление курсором, или пользователь может ввести номер телефона, глядя на клавиатуру дисплея. .the интерфейс модуль обеспечивает средство связи между мозгом и интерфейсом, которым он хочет управлять, а интерфейс bci позволяет парализованному человеку написать книгу или управлять электрической инвалидной коляской. Например, это лучший выбор для реализации bci, но мозговые волны очень слабые и есть много видов шума.

сигнал получается из человеческого мозга, затем обрабатывается, извлекается из элементов, затем классифицируется и затем передается обратно человеку через интерфейс приложения. За последние пять лет число и скорость исследований bci быстро росли: в 1995 году его изучали не более шести групп, а сейчас - не менее 20 групп.

Второе приложение - понимать и описывать приложения в поведении объектов. Анализ траектории является одной из основных проблем в понимании поведения. изучение траектории может использоваться для обнаружения аномалий и прогнозирования траектории объекта. модель, которая изучает семантическую область, анализируя траекторию движущегося объекта в сцене или структуре. первый путь кодируется для указания местоположения изображения и его мгновенной скорости. Затем применяется алгоритм кластеризации для классификации дорожек в соответствии с различными пространственными и скоростными распределениями, и в каждом кластере пространство дорожек близко и скорость похож. этот класс может представлять способ деятельности. на основе этого орбитального кластера статистическая модель семантических областей в сцене может быть получена путем оценки плотности и распределения скорости каждого шаблона активности. Модель основана на комбинации векторного нейронного квантования и типов нейронов с кратковременной памятью. способность. Полученная модель пешеходной траектории будет использоваться для оценки новой траектории, прогнозирования будущей траектории объекта, случайного генерирования новой траектории.

третье приложение - искусственная нейронная сеть в компьютерной графике.

Искусственная нейронная сеть сыграла очень важную роль в области изображений. дизайнер изображений пытается объединить фактическое изображение с изображением, сгенерированным компьютером, для улучшения визуализации выходного объекта. Использование технологии термочувствительного позволяет получать самые достоверные изображения.

четвертое приложение - автоматический робот для ходьбы и подводный робот.

автоматический шагающий робот основан на модульной концепции. Проблема создания автоматического шагающего робота может быть разбита на несколько функциональных проблем. разбить сложную проблему на простые, управляемые небольшие проблемы, и исследования в этой области объединяют знания в области биологии, механики и информационных технологий, а затем разрабатывают динамичное, стабильное, мобильное транспортное средство с использованием управления нейронной сетью. То же самое относится и к подводным роботам и подводные машины помогают спасательным работам, предотвращают загрязнение, спасают в море и морских научных исследованиях. поэтому подводные роботы много развивались за эти годы.

пятое приложение - это лицевая анимация.

Моделирование лица и анимация - одна из самых сложных задач в компьютерной графике, и очень трудно превратить жизнь в цифровую форму. использовать слоистую b-поверхность в качестве основы для создания лицевой анимации. нейронные сети могут быть использованы для изучения особенностей каждого выражения лица в последовательности анимации.

шестой - нейронная сеть для усиления антивирусных технологий.

искусственные нейронные сети и искусственный интеллект играют все более важную роль в обнаружении вирусов, что усиливает внутренние функции антивирусных технологий, позволяя обнаруживать и восстанавливать все виды вирусов. например, технология обнаружения запуска нейронной сети ibm обеспечивает дополнительную безопасность, имитируя человеческие нейроны, чтобы узнать разницу между зараженными и незараженными записями. Многие примеры вирусов и невирусных вирусов показывают, что нейронные сети работают лучше, чем традиционные, настроенные вручную поиски вирусов.

четвертая часть в основном знакомит с применением искусственного интеллекта.

Первое приложение - это сбор данных и извлечение знаний. Применяются три базовых метода в области искусственного интеллекта, в том числе выражение знаний, и при извлечении данных требуется обнаружение интересующих моделей из больших объемов данных, которые можно использовать во многих формах, таких как правила ассоциации. правила принятия решений и деревья принятия решений. Существует также приобретение знаний и обоснование знаний, и шаблон, найденный из набора данных, необходимо проверять в различных приложениях.

Второе применение - искусственная система. экспертная система представляет собой подмножество искусственного интеллекта, а экспертная система представляет собой программу искусственного интеллекта, которая обладает экспертными знаниями в конкретных областях и знает, как использовать свои знания для правильного реагирования на связанные проблемы.

третье приложение - это природа и оригинальный процесс. обработка естественного языка - это поддомен искусственного интеллекта. его цель - создать механизм обработки языка, похожий на человеческий. Следующая картинка - модель НЛП.

четвертое приложение - цианология. робототехника является частью области искусственного интеллекта.

пятое приложение - применить искусственный интеллект к игре. современные игры обычно используют трехмерную анимационную графику, чтобы дать людям реальное чувство. искусственный интеллект в большинстве компьютерных игр не является академическим искусственным интеллектом, но очень близок к технологии искусственного интеллекта, которая создает интеллектуальную иллюзию. игровой искусственный интеллект включает в себя методы, которые сочетают в себе программирование и методы проектирования: поиск путей, нейронные сети, эмоциональные модели, социальные сцены, конечные автоматы, системы правил, изучение дерева решений и другие методы.

В конце статьи некоторые проблемы, над которыми работают исследователи, например, знают ли машины об их существовании? что это значит для людей? будут ли нейронные сети полностью похожи на человеческий мозг и т. д. В конце статьи некоторые проблемы, над которыми работают исследователи, например, знают ли машины об их существовании? что это значит для людей? будут ли нейронные сети полностью похожи на человеческий мозг и так далее.

предмет этой статьи закончен. Изучая и читая эту статью, мы обнаружили, что компьютерный мир может извлечь большую пользу из метода нейронной сети. в будущем искусственный интеллект будет разрабатывать машины и компьютеры, которые будут более сложными, чем мы сегодня, и они могут действительно обладать простым здравым смыслом и иметь сходный человеческий интеллект в некоторых областях. будущее развитие искусственного интеллекта может действительно изменить наш мир.