1,204 matches
-
execute doar calcule simple, dar rețeaua, ca întreg, poate avea calități remarcabile în recunoașterea formelor, rezolvarea problemelor pentru care nu posedăm un algoritm, învățarea din exemple sau din experiență. Paralelismul puternic și capacitatea de învățare reprezintă caracteristicile fundamentale ale rețelelor neuronale. Calculul neuronal implică două aspecte fundamentale: învățarea și reprezentarea cunoașterii. Rețelele neuronale achiziționează cunoașterea prin instruire. O rețea neuronală este instruită dacă aplicarea unei mulțimi de vectori de intrare va produce ieșirile dorite. Cunoașterea pe care rețeaua neuronală o dobândește
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
calcule simple, dar rețeaua, ca întreg, poate avea calități remarcabile în recunoașterea formelor, rezolvarea problemelor pentru care nu posedăm un algoritm, învățarea din exemple sau din experiență. Paralelismul puternic și capacitatea de învățare reprezintă caracteristicile fundamentale ale rețelelor neuronale. Calculul neuronal implică două aspecte fundamentale: învățarea și reprezentarea cunoașterii. Rețelele neuronale achiziționează cunoașterea prin instruire. O rețea neuronală este instruită dacă aplicarea unei mulțimi de vectori de intrare va produce ieșirile dorite. Cunoașterea pe care rețeaua neuronală o dobândește este memorată
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
în recunoașterea formelor, rezolvarea problemelor pentru care nu posedăm un algoritm, învățarea din exemple sau din experiență. Paralelismul puternic și capacitatea de învățare reprezintă caracteristicile fundamentale ale rețelelor neuronale. Calculul neuronal implică două aspecte fundamentale: învățarea și reprezentarea cunoașterii. Rețelele neuronale achiziționează cunoașterea prin instruire. O rețea neuronală este instruită dacă aplicarea unei mulțimi de vectori de intrare va produce ieșirile dorite. Cunoașterea pe care rețeaua neuronală o dobândește este memorată de sinapsele neuronale, mai precis, în ponderile conexiunilor dintre neuroni
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
nu posedăm un algoritm, învățarea din exemple sau din experiență. Paralelismul puternic și capacitatea de învățare reprezintă caracteristicile fundamentale ale rețelelor neuronale. Calculul neuronal implică două aspecte fundamentale: învățarea și reprezentarea cunoașterii. Rețelele neuronale achiziționează cunoașterea prin instruire. O rețea neuronală este instruită dacă aplicarea unei mulțimi de vectori de intrare va produce ieșirile dorite. Cunoașterea pe care rețeaua neuronală o dobândește este memorată de sinapsele neuronale, mai precis, în ponderile conexiunilor dintre neuroni. Deși se aseamănă în funcționare cu creierul
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
ale rețelelor neuronale. Calculul neuronal implică două aspecte fundamentale: învățarea și reprezentarea cunoașterii. Rețelele neuronale achiziționează cunoașterea prin instruire. O rețea neuronală este instruită dacă aplicarea unei mulțimi de vectori de intrare va produce ieșirile dorite. Cunoașterea pe care rețeaua neuronală o dobândește este memorată de sinapsele neuronale, mai precis, în ponderile conexiunilor dintre neuroni. Deși se aseamănă în funcționare cu creierul uman, rețelele neuronale au o structură diferită de cea a creierului. O rețea neuronală este mult mai simplă decât
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
aspecte fundamentale: învățarea și reprezentarea cunoașterii. Rețelele neuronale achiziționează cunoașterea prin instruire. O rețea neuronală este instruită dacă aplicarea unei mulțimi de vectori de intrare va produce ieșirile dorite. Cunoașterea pe care rețeaua neuronală o dobândește este memorată de sinapsele neuronale, mai precis, în ponderile conexiunilor dintre neuroni. Deși se aseamănă în funcționare cu creierul uman, rețelele neuronale au o structură diferită de cea a creierului. O rețea neuronală este mult mai simplă decât corespondentul uman, dar, la fel ca și
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
dacă aplicarea unei mulțimi de vectori de intrare va produce ieșirile dorite. Cunoașterea pe care rețeaua neuronală o dobândește este memorată de sinapsele neuronale, mai precis, în ponderile conexiunilor dintre neuroni. Deși se aseamănă în funcționare cu creierul uman, rețelele neuronale au o structură diferită de cea a creierului. O rețea neuronală este mult mai simplă decât corespondentul uman, dar, la fel ca și creierul uman, este compusă din unități puternice de calcul, mult inferioare însă corespondentului uman, neuronul. Rețelele neuronale
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
dorite. Cunoașterea pe care rețeaua neuronală o dobândește este memorată de sinapsele neuronale, mai precis, în ponderile conexiunilor dintre neuroni. Deși se aseamănă în funcționare cu creierul uman, rețelele neuronale au o structură diferită de cea a creierului. O rețea neuronală este mult mai simplă decât corespondentul uman, dar, la fel ca și creierul uman, este compusă din unități puternice de calcul, mult inferioare însă corespondentului uman, neuronul. Rețelele neuronale artificiale se pot caracteriza pe baza a 3 elemente: modelul adoptat
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
neuronale au o structură diferită de cea a creierului. O rețea neuronală este mult mai simplă decât corespondentul uman, dar, la fel ca și creierul uman, este compusă din unități puternice de calcul, mult inferioare însă corespondentului uman, neuronul. Rețelele neuronale artificiale se pot caracteriza pe baza a 3 elemente: modelul adoptat pentru elementul de procesare individual; structura particulară de interconexiuni (arhitectura); mecanismele de ajustare a legăturilor (de învățare). Există mai multe criterii de clasificare a modelelor neuronului elementar, ce implică
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
Există numeroase modalități de interconectare a neuronilor elementari, putând fi identificate două clase de arhitecturi [174]: cu propagare a informației numai dinspre intrare spre ieșire - rețele de tip feedforward (figura 7.2); rețele recurente (cu reacție). Un dezavantaj al rețelelor neuronale îl constituie lipsa teoriei care să precizeze tipul rețelei și numărul de neuroni elementari precum și modalitatea 195 de interconectare. Legat de cele spuse amintim că există câteva tehnici de tip pruning sau de tip learn and grow, însă acestea sunt
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
de interconectare. Legat de cele spuse amintim că există câteva tehnici de tip pruning sau de tip learn and grow, însă acestea sunt încă în domeniul cercetării. Fig. 7.1. Modelul aditiv al neuronului artificial Fig. 7.2. O rețea neuronală generală si o rețea de tip feedforward Principala deosebire a rețelelor neuronale față de alte sisteme de prelucrare a informațiilor îl constituie capacitatea de învățare în urma interacțiunii cu mediul înconjurător și cea de îmbunătățire a performanțelor. O reprezentare corectă a informațiilor
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
tip pruning sau de tip learn and grow, însă acestea sunt încă în domeniul cercetării. Fig. 7.1. Modelul aditiv al neuronului artificial Fig. 7.2. O rețea neuronală generală si o rețea de tip feedforward Principala deosebire a rețelelor neuronale față de alte sisteme de prelucrare a informațiilor îl constituie capacitatea de învățare în urma interacțiunii cu mediul înconjurător și cea de îmbunătățire a performanțelor. O reprezentare corectă a informațiilor, care să permită interpretarea, predicția și răspunsul la un stimul extern, poate
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
în urma unei „competiții” între neuronii elementari). În ultima perioadă s-a remarcat încă o clasă de algoritmi, algoritmii de învățare critici, rezultați în urma observațiilor experimentale făcute pe animale, ei fiind de tipul recompensă/pedeapsă. 7.1.2. Aplicații ale rețelelor neuronale Domeniile în care rețelele neuronale realizează modele eficiente sunt: aproximări de funcții; predicții ale unor serii temporale; clasificări; recunoaștere de tipare; recunoaștere vocală; scanarea retinei; învățarea robotului, care se verifică în mod constant cu un om. Astfel de implementări ale
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
elementari). În ultima perioadă s-a remarcat încă o clasă de algoritmi, algoritmii de învățare critici, rezultați în urma observațiilor experimentale făcute pe animale, ei fiind de tipul recompensă/pedeapsă. 7.1.2. Aplicații ale rețelelor neuronale Domeniile în care rețelele neuronale realizează modele eficiente sunt: aproximări de funcții; predicții ale unor serii temporale; clasificări; recunoaștere de tipare; recunoaștere vocală; scanarea retinei; învățarea robotului, care se verifică în mod constant cu un om. Astfel de implementări ale rețelelor neuronale, legate de sectorul
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
în care rețelele neuronale realizează modele eficiente sunt: aproximări de funcții; predicții ale unor serii temporale; clasificări; recunoaștere de tipare; recunoaștere vocală; scanarea retinei; învățarea robotului, care se verifică în mod constant cu un om. Astfel de implementări ale rețelelor neuronale, legate de sectorul bussines, se întâlnesc în: previziunile financiare; controlulul proceselor industriale; cercetările de piață; validările de date pe bază de clasificări și de tipare; managementul riscului; previziunile de marketing. Rețele neuronale ce utilizează algoritmi genetici pot fi folosite la
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
cu un om. Astfel de implementări ale rețelelor neuronale, legate de sectorul bussines, se întâlnesc în: previziunile financiare; controlulul proceselor industriale; cercetările de piață; validările de date pe bază de clasificări și de tipare; managementul riscului; previziunile de marketing. Rețele neuronale ce utilizează algoritmi genetici pot fi folosite la controlul roboților industriali. Un alt domeniu de interes pentru rețelele neuronale este medicina și sistemele biomedicale. În acest moment se utilizează rețele neuronale pentru punerea diagnosticului, prin recunoașterea unor tipare de pe cardiograme
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
proceselor industriale; cercetările de piață; validările de date pe bază de clasificări și de tipare; managementul riscului; previziunile de marketing. Rețele neuronale ce utilizează algoritmi genetici pot fi folosite la controlul roboților industriali. Un alt domeniu de interes pentru rețelele neuronale este medicina și sistemele biomedicale. În acest moment se utilizează rețele neuronale pentru punerea diagnosticului, prin recunoașterea unor tipare de pe cardiograme, ș.a. 7.2. Utilizarea rețelelor neuronale la marcarea materialelor Realizarea unei aplicații informatice bazate pe rețelele neuronale, ar permite
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
și de tipare; managementul riscului; previziunile de marketing. Rețele neuronale ce utilizează algoritmi genetici pot fi folosite la controlul roboților industriali. Un alt domeniu de interes pentru rețelele neuronale este medicina și sistemele biomedicale. În acest moment se utilizează rețele neuronale pentru punerea diagnosticului, prin recunoașterea unor tipare de pe cardiograme, ș.a. 7.2. Utilizarea rețelelor neuronale la marcarea materialelor Realizarea unei aplicații informatice bazate pe rețelele neuronale, ar permite automatizarea formală a procesului de marcare, exclusiv cu laser, astfel încât, pe baza
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
fi folosite la controlul roboților industriali. Un alt domeniu de interes pentru rețelele neuronale este medicina și sistemele biomedicale. În acest moment se utilizează rețele neuronale pentru punerea diagnosticului, prin recunoașterea unor tipare de pe cardiograme, ș.a. 7.2. Utilizarea rețelelor neuronale la marcarea materialelor Realizarea unei aplicații informatice bazate pe rețelele neuronale, ar permite automatizarea formală a procesului de marcare, exclusiv cu laser, astfel încât, pe baza unor parametri de proces existenți (numiți de intrare), aferenți echipamentului de marcat, respectiv materialului Țintă
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
pentru rețelele neuronale este medicina și sistemele biomedicale. În acest moment se utilizează rețele neuronale pentru punerea diagnosticului, prin recunoașterea unor tipare de pe cardiograme, ș.a. 7.2. Utilizarea rețelelor neuronale la marcarea materialelor Realizarea unei aplicații informatice bazate pe rețelele neuronale, ar permite automatizarea formală a procesului de marcare, exclusiv cu laser, astfel încât, pe baza unor parametri de proces existenți (numiți de intrare), aferenți echipamentului de marcat, respectiv materialului Țintă, să poată fi oricând generat un set de parametri calitativi (numiți
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
o bază de date de 197 intrare, ce conține parametrii de proces, respectiv o bază de date de ieșire, ce conține indicii calitativi ai marcării efectuate. Existența acestor două baze de date este vitală anterior conceperii arhitecturii și funcționalității rețelei neuronale: acest „creier” artificial simplist va necesita ambele baze pentru a „învăța” pe baza lor și pentru a putea ulterior genera rezultate de tip ieșire, bazându-se pe un input de tip intrare. Menționez aici posibilitatea de a concepe un traseu
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
rezultate de tip ieșire, bazându-se pe un input de tip intrare. Menționez aici posibilitatea de a concepe un traseu invers, pe principiul prelucrării informației de ieșire pentru a genera un input. Pentru crearea, configurarea arhitecturii, rularea și optimizarea rețelei neuronale descrise, se poate utiliza platforma NeuroSolutions (www.neurosolutions.com), un mediu de dezvoltare dedicat exclusiv acestui tip de aplicații de învățare. Aplicația dispune de un compendiu complex de instrumente pentru implementarea unei rețele neuronale, de la simplul design general (declararea instanțelor
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
configurarea arhitecturii, rularea și optimizarea rețelei neuronale descrise, se poate utiliza platforma NeuroSolutions (www.neurosolutions.com), un mediu de dezvoltare dedicat exclusiv acestui tip de aplicații de învățare. Aplicația dispune de un compendiu complex de instrumente pentru implementarea unei rețele neuronale, de la simplul design general (declararea instanțelor de intrare-ieșire sau ponderi, număr de straturi ascunse, neuroni etc.), până la definirea algoritmilor de propagare și a funcțiilor asociate fiecărui neuron, respectiv la algoritmii de optimizare. O rețea neuronală este generic alcătuită din cele
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
instrumente pentru implementarea unei rețele neuronale, de la simplul design general (declararea instanțelor de intrare-ieșire sau ponderi, număr de straturi ascunse, neuroni etc.), până la definirea algoritmilor de propagare și a funcțiilor asociate fiecărui neuron, respectiv la algoritmii de optimizare. O rețea neuronală este generic alcătuită din cele două baze de date antemenționate, respectiv o „cutie neagră” (black box) ce conține „creierul operațiunii”: straturile ascunse compuse din neuroni (rețele interconectate de funcții). O rețea poate dispune de oricâte straturi, uzual fiind utilizat unul
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
reală și în practica aferentă experimentului în sine, toate valorile conținute în bazele de date fiind transformate în subunitare pozitive, pentru o funcționare optimă a sistemului. Pentru a dispune de o bază de pornire în configurarea structurii și componentelor rețelei neuronale implicate în prezentul capitol, s-a considerat utilă simularea inițială a unei rețele ce modelează funcții periodice, precum sin. Astfel, creând o bază de date de intrare compusă din trei variabile - a, b, c și o bază de date de
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]