Введение Еще несколько лет назад казалось, что экономия труда была движущим фактором, ведущим производителей к расследованию автоматизации. Возврат инвестиций в основном рассчитывался по количеству людей, которых автоматизация заменила. И если этот ROI был менее нескольких лет, проекты автоматиз

Мозговая кора — часть мозга, обрабатывающая изображения. У людей самая большая мозговая кора по сравнению с другими млекопитающими. Это превосходное зрение — одна из эволюционных черт, давших людям преимущество над другими животными. Эволюционные биологи пытаются раскрыть тайну за этой чертой, а тех

Сбои камер машинного зрения, нескалиброванные датчики или непредсказуемые тени могут привести к потенциально затратным и опасным ошибкам в промышленных ИИ системах. Однако исследователи разрабатывают алгоритмы защиты от ошибок, а также простые меры, которые можно принять для снижения вероятности оши

Нечеткая логика может не звучать как самый надежный способ внедрения сложной системы управления. Однако способность нечетких логических систем работать с неточными данными и внедрять опыт экспертов делает её мощным инструментом в современных приложениях управления. Обзор нечеткой логики Нечеткая ло

Использование программируемых логических контроллеров (ПЛК) для роботизированных ячеек Роботизированные ячейки часто требуют контроллера для управления частями ячейки, не входящих в область работы робота. Контроллер, обычно программируемый логический контроллер (ПЛК), управляет вспомогательными двер

Нечеткие логические контроллеры буквально окружают нас. От антиблокировочных тормозных систем до стиральных машин, которые чистят нашу одежду. Но работают ли они حق? И какие преимущества их использования? Рисунок 1. Современная обработка часто зависит от нечеткой логики для контроля критических а

Возможно, «Святой Грааль» компьютерной науки будет открыт в тот день, когда наши машины смогут писать свои собственные программы. Генетическое программирование (GP) — относительно новая парадигма машинного обучения, представляющая шаг в этом направлении. GP имеет большой потенциал в области инженери

Компьютерная революция началась с основания интегральных схем (ИС) в 1960-х. ИС нашла свой путь во многие отрасли за последнее полувековье. Сегодня существует множество вычислительных устройств, используемых в различных секторах. Изначально программное обеспечение было посредником для использования

Промышленная робототехника не испытывает нехватки марок, моделей, цветов, форм и размеров. Но когда речь заходит о механических дизайнах, видно много сходств по всем брендам. Промышленные манипуляторы с шарнирными руками часто выступают образом, изображающим высокотехнологичное производственное пред

Владение автомобилем когда-то было фундаментальной частью легкого доступа к транспорту. Сегодня можно вызвать машину через приложение на телефоне, и автомобиль будет доступен. Вам не нужно беспокоиться об обслуживании, уходе, повреждениях, страховке и так далее. Это возможно благодаря сервисам вроде

Первая промышленная революция началась в XVIII веке с изобретением и совершенствованием паровых двигателей. Дальнейшие технологические достижения привели к массовому производству и автоматизации. Эти технологии представили первые три этапа эволюции промышленной революции, а Индустрия 4.0 — это эпоха

На этом этапе серии статей о генетическом программировании (GP) мы узнали, что такое генетическое программирование и как оно представляет информацию, как работают генетические операторы в эволюционных алгоритмах, и прошли через эволюцию программы сортировки через символьную регрессию. Здесь мы высок

Лазерные датчики расстояния находят широкое применение в робототехнике и автоматизации. Они охватывают множество аспектов отрасли, но данная статья фокусируется на модернизации устаревших ячеек с использованием лазерных датчиков как датчиков положения. Эти датчики обеспечивают исключительную точност

Мы можем значительно улучшить производительность перцептрона, добавив слой скрытых узлов, но эти скрытые узлы также делают обучение немного более сложным. До сих пор в серии AAC о нейронных сетях вы узнали о классификации данных с помощью нейронных сетей, особенно перцептронного типа. Догните серию

В этой статье мы представляем точные уравнения для расчётов обновления весов и объясняем, как обратное распространение позволяет многослойному перцептрону (MLP) учиться на данных. Добро пожаловать в исчерпывающую серию AAC по машинному обучению. Догните серию до сих пор здесь: Как выполнять классиф

Построение перцептрона для классификации: архитектура, смещение и активация Добро пожаловать в серию AAC о нейронных сетях. Наши предыдущие посты покрыли теоретические основы нейронных сетей: Как выполнять классификацию с нейронной сетью: что такое перцептрон? Как использовать простой пример перцеп

Эта статья проводит вас через Python-программу, обучающую нейронную сеть для продвинутой классификации. Это 12-я запись в серии разработки нейронных сетей AAC. Посмотрите, что ещё предлагает серия ниже: Как выполнять классификацию с нейронной сетью: что такое перцептрон? Как использовать простой пр

Почему валидация важна в обработке сигналов на базе нейронных сетей В продолжении серии AAC о нейронных сетях мы углубляемся в решающую роль валидации при применении нейронных сетей к реальным задачам обработки сигналов. Как выполнять классификацию с нейронной сетью: что такое перцептрон? Как испол

В этой статье мы покажем, как генерировать обучающие данные в Excel, обучать многослойный перцептрон в Python и валидировать его производительность. Если вы хотите разработать Python нейронную сеть, вы в правильном месте. Перед погружением в Excel-ориентированную подготовку данных, рассмотрите остал

Эта статья предлагает evidence-based рекомендации для настройки скрытой части многослойного перцептрона. В предыдущих постах этой серии мы покрывали перцептронные сети, многослойные архитектуры и практические Python-реализации. Прежде чем решать о глубине и ширине ваших скрытых слоёв, вы можете захо