1,228 matches
-
că marcarea laser, comercială sau ultrarapidă, este un procedeu recomandat, comparativ cu cel de micropercuție mecanică, cel puțin în varianta în linie continuă a acestuia. Capitolul 7 PREDICȚIA REZULTATELOR OBȚINUTE PRIN MARCAREA CU LASER, FOLOSIND MODELAREA PROCESELOR PRIN INTERMEDIULUI REȚELELOR NEURONALE ARTIFICIALE 7.1. Introducere în teoria rețelelor neuronale În știința inteligenței artificiale, rețelele neuronale caracterizează ansambluri de elemente de procesare simple, puternic interconectate și operând în paralel, care urmăresc să interacționeze cu mediul înconjurător într-un mod asemănător creierelor biologice
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
procedeu recomandat, comparativ cu cel de micropercuție mecanică, cel puțin în varianta în linie continuă a acestuia. Capitolul 7 PREDICȚIA REZULTATELOR OBȚINUTE PRIN MARCAREA CU LASER, FOLOSIND MODELAREA PROCESELOR PRIN INTERMEDIULUI REȚELELOR NEURONALE ARTIFICIALE 7.1. Introducere în teoria rețelelor neuronale În știința inteligenței artificiale, rețelele neuronale caracterizează ansambluri de elemente de procesare simple, puternic interconectate și operând în paralel, care urmăresc să interacționeze cu mediul înconjurător într-un mod asemănător creierelor biologice și care prezintă capacitatea de a învăța. Nu
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
micropercuție mecanică, cel puțin în varianta în linie continuă a acestuia. Capitolul 7 PREDICȚIA REZULTATELOR OBȚINUTE PRIN MARCAREA CU LASER, FOLOSIND MODELAREA PROCESELOR PRIN INTERMEDIULUI REȚELELOR NEURONALE ARTIFICIALE 7.1. Introducere în teoria rețelelor neuronale În știința inteligenței artificiale, rețelele neuronale caracterizează ansambluri de elemente de procesare simple, puternic interconectate și operând în paralel, care urmăresc să interacționeze cu mediul înconjurător într-un mod asemănător creierelor biologice și care prezintă capacitatea de a învăța. Nu există o definiție general acceptată a
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
funcționează bine, în concordanță cu scopul fixat, prin cunoașterea furnizată, dar orice mișcare în afara competenței sale face ca performanțele lui să scadă rapid. Acest fenomen este numit fragilitatea cunoașterii [166]. Una din direcțiile de cercetare în privința mașinilor instruibile este modelarea neuronală. Modelarea neuronală dezvoltă sisteme instruibile pentru scopuri generale, care pornesc cu o cantitate mică de cunoștințe 192 inițiale. Astfel de sisteme se numesc rețele neuronale, sisteme cu autoorganizare sau sisteme conexioniste. Un sistem de acest tip constă dintr-o rețea
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
în concordanță cu scopul fixat, prin cunoașterea furnizată, dar orice mișcare în afara competenței sale face ca performanțele lui să scadă rapid. Acest fenomen este numit fragilitatea cunoașterii [166]. Una din direcțiile de cercetare în privința mașinilor instruibile este modelarea neuronală. Modelarea neuronală dezvoltă sisteme instruibile pentru scopuri generale, care pornesc cu o cantitate mică de cunoștințe 192 inițiale. Astfel de sisteme se numesc rețele neuronale, sisteme cu autoorganizare sau sisteme conexioniste. Un sistem de acest tip constă dintr-o rețea de elemente
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
este numit fragilitatea cunoașterii [166]. Una din direcțiile de cercetare în privința mașinilor instruibile este modelarea neuronală. Modelarea neuronală dezvoltă sisteme instruibile pentru scopuri generale, care pornesc cu o cantitate mică de cunoștințe 192 inițiale. Astfel de sisteme se numesc rețele neuronale, sisteme cu autoorganizare sau sisteme conexioniste. Un sistem de acest tip constă dintr-o rețea de elemente interconectate de tip neuron, care realizează anumite funcții logice simple. Un astfel de sistem învață prin modificarea intensității de conexiune dintre elemente, adică
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
Sistemul învăță construind o reprezentare simbolică a unei mulțimi de date de concepte, prin analiza conceptelor și contraexemplelor acestor concepte. Această reprezentare poate fi sub formă de expresii logice, arbori de decizie, reguli de producție sau rețele semantice. Studiul rețelelor neuronale a cunoscut perioade în care activitatea de cercetare a fost extrem de intensă și perioade în care acesta a fost declarat complet ‚mort”, pentru ca apoi să revină în centrul atenției, atât în rândul cercetătorilor cât și a publicului larg, prin multitudinea
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
de cercetare a fost extrem de intensă și perioade în care acesta a fost declarat complet ‚mort”, pentru ca apoi să revină în centrul atenției, atât în rândul cercetătorilor cât și a publicului larg, prin multitudinea de aplicații practice pe care rețelele neuronale le au sau le pot avea. Primi pași au fost făcuți la sfârșitul secolului al XIX-lea și începutul secolului al XX-lea, de către Hermann von Helmholz, Ernst Mach și Ivan Pavlov care au emis teorii asupra procesului de învățare
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
Pavlov care au emis teorii asupra procesului de învățare, asupra condiționării, etc. Aceste teorii nu au adus nici un fel de modele matematice și nu se putea vorbi încă de un început. Adevăratul punct de pornire al acestui domeniu (al Rețelelor Neuronale Artificiale (RNA) sau, simplu, a Rețelelor Neuronale) se situează la începutul anului 1943, când Warren McCulloch și Walter Pitts (un logician și un neurobiolog) au pus în evidență primul model formal al neuronului (neuronul MP), evidențiind capacitatea de calcul a
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
de învățare, asupra condiționării, etc. Aceste teorii nu au adus nici un fel de modele matematice și nu se putea vorbi încă de un început. Adevăratul punct de pornire al acestui domeniu (al Rețelelor Neuronale Artificiale (RNA) sau, simplu, a Rețelelor Neuronale) se situează la începutul anului 1943, când Warren McCulloch și Walter Pitts (un logician și un neurobiolog) au pus în evidență primul model formal al neuronului (neuronul MP), evidențiind capacitatea de calcul a acestuia și posibilitatea de implementare cu ajutorul circuitelor
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
de neuronii interconectați, atunci când aceștia sunt influențaȚi de anumiți stimuli ai mediului. Rosenblatt (1959) a propus un dispozitiv numit perceptron [167, 169, 170]. Perceptronul este bazat pe interconectarea unei mulțimi de neuroni artificiali și reprezintă primul 193 model de rețea neuronală artificială. Tot în anii 1950, Bernard Windrow și Ted Hoff dezvoltă algoritmi de învățare pentru rețele neuronale liniare cu un singur nivel de unități funcționale. Algoritmii lor sunt bazați pe minimizarea erorii pe setul de date de antrenare. Bernard Widrow
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
dispozitiv numit perceptron [167, 169, 170]. Perceptronul este bazat pe interconectarea unei mulțimi de neuroni artificiali și reprezintă primul 193 model de rețea neuronală artificială. Tot în anii 1950, Bernard Windrow și Ted Hoff dezvoltă algoritmi de învățare pentru rețele neuronale liniare cu un singur nivel de unități funcționale. Algoritmii lor sunt bazați pe minimizarea erorii pe setul de date de antrenare. Bernard Widrow a propus un model neuronal numit ADALINE și o rețea cu elemente de acest tip numit MADALINE
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
1950, Bernard Windrow și Ted Hoff dezvoltă algoritmi de învățare pentru rețele neuronale liniare cu un singur nivel de unități funcționale. Algoritmii lor sunt bazați pe minimizarea erorii pe setul de date de antrenare. Bernard Widrow a propus un model neuronal numit ADALINE și o rețea cu elemente de acest tip numit MADALINE. ADALINE reprezintă acronimul ADAptive Linear Neuron sau ADAptive LINear Element. MADALINE este un acronim pentru Multiple-ADALINE [167, 171]. Modelul ADALINE este în esență identic cu modelul perceptronului. Ieșirea
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
procedură bine definită de modificare a ponderilor pentru a permite dispozitivului să dea răspunsuri corecte pentru o intrare dată. În anul 1969 Marvin Minsky și Seymor Papert publică cartea "Perceptrons" care pune în evidență limitările la care sunt supuse rețelele neuronale cu un singur nivel de unități funcționale. Acesta părea a fi sfârșitul rețelelor neuronale. Publicarea acestui material, corelată cu lipsa unor echipamente de calcul digital suficient de puternice, face ca o mare parte din companiile care investeau în cercetările din
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
corecte pentru o intrare dată. În anul 1969 Marvin Minsky și Seymor Papert publică cartea "Perceptrons" care pune în evidență limitările la care sunt supuse rețelele neuronale cu un singur nivel de unități funcționale. Acesta părea a fi sfârșitul rețelelor neuronale. Publicarea acestui material, corelată cu lipsa unor echipamente de calcul digital suficient de puternice, face ca o mare parte din companiile care investeau în cercetările din acest domeniu să se reorienteze, iar o mare parte dintre cercetători să își abandoneze
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
liniștiți și doar câțiva cercetători mai sunt cu adevărat activi în domeniu. Printre ei merită amintiți Teuvo Kohonen, Sames Anderson precum și Stephen Grossberg (foarte activ în cercetarea rețelelor cu auto organizare). Anii 1980 aduc, pe lângă noi descoperiri în domeniul rețelelor neuronale, și calculatoare digitale mai puternice, capabile să ajute cercetătorii în demersul lor. Astfel că, la începutul anilor 1980, odată cu o nouă abordare a rețelelor folosind formalismul fizicii statistice, prin punerea în evidență a analogiei dintre rețelele recurente (destinate memorării asociative
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
magnetici, propusă de John Hopfield, se marchează începutul unei noi perioade de interes în domeniu, caracterizată prin extinderea domeniilor de aplicabilitate și volumul mare de implementări soft și hard folosite în aplicațiile practice. 7.1.1. Structură și caracteristici Rețelele neuronale permit rezolvarea unor probleme complicate, pentru care nu avem un algoritm secvențial, dar posedăm unele exemple de soluții. Învățând din aceste exemple (faza de instruire), rețeaua va fi capabilă să trateze cazuri similare (faza de lucru). Calculatoarele obișnuite sunt, desigur
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
mai lente decât un procesor de calculator, însă sunt foarte numeroase. Conexiunile dintre neuroni sunt la fel de importante ca și aceștia. Inteligența și procesele memoriei rezidă în întreaga rețea de celule și nu în neuronii individuali. Cortexul cerebral este o rețea neuronală naturală. O astfel de rețea neuronală are capacitatea de a gândi, învăța, simți și de a-și aminti. Rețelele neuronale artificiale sunt rețele de modele de neuroni conectați prin intermediul unor sinapse ajustabile [172, 173]. Toate modelele de rețele neuronale se
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
calculator, însă sunt foarte numeroase. Conexiunile dintre neuroni sunt la fel de importante ca și aceștia. Inteligența și procesele memoriei rezidă în întreaga rețea de celule și nu în neuronii individuali. Cortexul cerebral este o rețea neuronală naturală. O astfel de rețea neuronală are capacitatea de a gândi, învăța, simți și de a-și aminti. Rețelele neuronale artificiale sunt rețele de modele de neuroni conectați prin intermediul unor sinapse ajustabile [172, 173]. Toate modelele de rețele neuronale se bazează pe interconectarea unor elemente simple
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
Inteligența și procesele memoriei rezidă în întreaga rețea de celule și nu în neuronii individuali. Cortexul cerebral este o rețea neuronală naturală. O astfel de rețea neuronală are capacitatea de a gândi, învăța, simți și de a-și aminti. Rețelele neuronale artificiale sunt rețele de modele de neuroni conectați prin intermediul unor sinapse ajustabile [172, 173]. Toate modelele de rețele neuronale se bazează pe interconectarea unor elemente simple de calcul dintr-o rețea densă de conexiuni. Fiecare unitate de proces este capabilă
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
rețea neuronală naturală. O astfel de rețea neuronală are capacitatea de a gândi, învăța, simți și de a-și aminti. Rețelele neuronale artificiale sunt rețele de modele de neuroni conectați prin intermediul unor sinapse ajustabile [172, 173]. Toate modelele de rețele neuronale se bazează pe interconectarea unor elemente simple de calcul dintr-o rețea densă de conexiuni. Fiecare unitate de proces este capabilă să execute doar calcule simple, dar rețeaua, ca întreg, poate avea calități remarcabile în recunoașterea formelor, rezolvarea problemelor pentru
MARCAREA PRIN MICROPERCUŢIE ŞI CU FASCICUL LASER A UNOR MATERIALE by ŞTEFAN RUSU () [Corola-publishinghouse/Science/1607_a_2906]
-
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]