Введение: Еще несколько лет назад казалось, что экономия рабочей силы была движущим фактором, побудившим ведущих производителей исследовать автоматизацию. Рентабельность инвестиций в значительной степени рассчитывалась по количеству людей, которых заменит автоматизация. И если рентабельность инвес

Кора головного мозга - это часть мозга, обрабатывающая изображения. У людей самая большая кора головного мозга по сравнению с другими млекопитающими. Это превосходное зрение - одна из эволюционных черт, которая дала человеку преимущество перед другими животными. Биологи-эволюционисты пытаются раскры

Сбои с камерами машинного зрения, неоткалиброванными датчиками или непредсказуемыми тенями могут привести к потенциально дорогостоящим и опасным ошибкам в промышленных системах искусственного интеллекта. Однако исследователи разрабатывают алгоритмы защиты от ошибок, а также простые меры, которые мож

Нечеткая логика может показаться не самым надежным средством реализации сложной системы управления. Однако способность систем нечеткой логики работать с неточными данными и реализовывать опыт экспертов делает их мощным инструментом в современных управляющих приложениях. Обзор нечеткой логики Н

Использование программируемых логических контроллеров (ПЛК) для ячеек роботов Ячейки роботов часто требуют, чтобы контроллер работал с частями ячейки, которые обычно не входят в объем работы робота. Контроллер, обычно программируемый логический контроллер (ПЛК), управляет подмышечными дверцами, за

Контроллеры с нечеткой логикой буквально повсюду вокруг нас. От антиблокировочной тормозной системы до стиральных машин, которые чистят нашу одежду. Но действительно ли они работают? И каковы преимущества их использования? Рисунок 1. Современная обработка часто зависит от нечеткой логики д

Возможно, «Святой Грааль» информатики будет открыт, когда наши машины смогут писать свои собственные программы. Генетическое программирование (GP) - это относительно новая парадигма машинного обучения, представляющая шаг в этом направлении. GP имеет большие перспективы в области техники управления

Компьютерная революция началась с создания интегральных схем (ИС) в 1960-х годах. За последние полвека IC нашла свое применение во многих отраслях. Сегодня в различных секторах используются различные вычислительные устройства. Первоначально программное обеспечение использовалось для упрощения испо

В промышленной робототехнике нет недостатка в марках, моделях, цветах, формах и размерах. Но когда дело доходит до механической конструкции, у всех брендов наблюдается много общего. Промышленные шарнирно-сочлененные роботы-манипуляторы часто воспринимают как изображение высокотехнологичного произв

Раньше владение автомобилем было важной частью легкого доступа к транспорту. Сегодня можно вызвать машину с помощью приложения в телефоне, и машина будет доступна. Вам не нужно беспокоиться об обслуживании, содержании, повреждениях, страховании и т. Д. Это возможно с помощью таких сервисов, как Ub

Первая промышленная революция началась в 18 веке с изобретения и развития паровых машин. Дальнейшие технологические достижения привели к массовому производству и автоматизации. Эти технологии представляли собой первые три этапа развития промышленной революции, а именно Индустрию 4.0 как эпоху, в кот

На этом этапе серии статей о генетическом программировании (GP) мы узнали, что такое генетическое программирование и как оно представляет информацию, как генетические операторы работают в эволюционных алгоритмах, и разработали программу сортировки с помощью символической регрессии. Здесь мы подроб

Лазерные датчики расстояния находят множество применений в робототехнике и автоматизации. Они могут охватывать множество различных аспектов отрасли, но в этой статье основное внимание уделяется модернизации ячеек для устаревшей технологии с использованием лазерных датчиков расстояния в качестве датч

Мы можем значительно повысить производительность перцептрона, добавив слой скрытых узлов, но эти скрытые узлы также немного усложняют обучение. До сих пор из серии AAC о нейронных сетях вы узнали о классификации данных с использованием нейронных сетей, особенно разновидности Perceptron. Ознакомь

В этой статье представлены уравнения, которые мы используем при выполнении вычислений с обновлением веса, а также мы обсудим концепцию обратного распространения ошибки. Добро пожаловать в серию AAC по машинному обучению. Следите за серией здесь: Как выполнить классификацию с помощью нейронной

В этой статье обсуждается конфигурация персептрона, которую мы будем использовать в наших экспериментах с обучением и классификацией нейронных сетей, а также мы рассмотрим связанную тему узлов смещения. Добро пожаловать в серию технических статей о нейронных сетях All About Circuits. В этой серии

Эта статья шаг за шагом проведет вас через программу Python, которая позволит нам обучать нейронную сеть и выполнять расширенную классификацию. Это 12-я статья в серии разработки нейронных сетей AAC. Посмотрите, что еще предлагает серия ниже: Как выполнить классификацию с помощью нейронной сети:

В этой статье объясняется, почему проверка особенно важна, когда мы обрабатываем данные с помощью нейронной сети. Цикл AAC по разработке нейронных сетей продолжается здесь рассмотрением валидации в нейронных сетях и того, как NN функционируют при обработке сигналов. Как выполнить классификацию

В этой статье мы будем использовать образцы, созданные в Excel, для обучения многослойного персептрона, а затем посмотрим, как сеть работает с образцами проверки. . Если вы хотите разработать нейронную сеть Python, вы попали в нужное место. Прежде чем углубляться в обсуждение в этой статье того, к

В этой статье представлены рекомендации по настройке скрытой части многослойного персептрона. До сих пор в этой серии, посвященной нейронным сетям, мы обсуждали NN Perceptron, многослойные NN и способы разработки таких NN с помощью Python. Прежде чем мы перейдем к обсуждению того, сколько скрытых