โครงข่ายประสาทเทียม หรือ ข่ายงานประสาทเทียม (artificial neural network)
วันที่เขียน 18/1/2561 10:01:16     แก้ไขล่าสุดเมื่อ 26/9/2568 15:16:24
เปิดอ่าน: 9600 ครั้ง

โครงข่ายประสาทเทียม หรือ ข่ายงานประสาทเทียม (artificial neural network) คือ โมเดลทางคณิตศาสตร์หรือโมเดลทางคอมพิวเตอร์สำหรับประมวลผลสารสนเทศด้วยการคำนวณแบบคอนเนคชันนิสต์ (connectionist) แนวคิดเริ่มต้นของเทคนิคนี้ได้มาจากการศึกษาโครงข่ายไฟฟ้าชีวภาพ (bioelectric network) ในสมอง ซึ่งประกอบด้วย เซลล์ประสาท (neurons) และ จุดประสานประสาท (synapses) ตามโมเดลนี้ ข่ายงานประสาทเกิดจากการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท จนเป็นเครือข่ายที่ทำงานร่วมกัน การทํางานของระบบประสาทเทียมนั้น เปนการพยายามที่จะเลียนแบบการทํางานของสมองมนุษยผานกลไกของการเรียนรู โดยการใชประโยชนจากตัวอยางที่ผานมาหลายๆตัวอยางในการฝกฝน ซึ่งระบบประสาทเทียมสามารถถูกประยุกตเพื่อแกปญหาที่ไมมีรูปแบบ หรือ มีรูปแบบที่ซับซอนมากและยากที่จะเขาใจไดดวยความสามารถในการเรียนรูจากตัวอยางนี้ทําใหระบบประสาทเทียมมีความยืดหยุน และมีประสิทธิภาพ ปจจุบันเทคโนโลยีตางๆมีผลตอการใชชีวิตของเราในปจจุบัน อยางมาก ในโลกอุตสาหกรรม หลายๆโรงงานมีการใชแขนกลเปนเครื่องมือสําคัญในการผลิต เชน ในอุตสาหกรรมประกอบรถยนต และ เพื่อควบคุมการทํางานของแขนกลใหเปนไปตามพิกัดเปาหมาย จึงมี ความจําเปนตองออกแบบการทํางานของแขนกลใหมีเสถียรภาพ และ ความแมนยําในระดับสูง สรุปเนื้อหาการนำไปใช้ประโยชน์ การประยุกต์ใช้งานข่ายงานระบบประสาทเทียม เนื่องจากความสามารถในการจำลองพฤติกรรมทางกายภาพของระบบที่มีความซับซ้อนจากข้อมูลที่ป้อนให้เรียนรู้ การประยุกต์ใช้ข่ายงานระบบประสาทจึงเป็นทางเลือกใหม่ในการควบคุม ซึ่งมีผู้นำมาประยุกต์ใช้งานหลายประเภท ได้แก่ 1. งานการจดจำรูปแบบที่มีความไม่แน่นอน เช่น ลายมือ ลายเซนต์ ตัวอักษร รูปหน้า 2. งานการประมาณค่าฟังก์ชันหรือการประมาณความสัมพันธ์ (มี inputs และ outputs แต่ไม่ทราบว่า inputs กับ outputs มีความสัมพันธ์กันอย่างไร) 3. งานที่สิ่งแวดล้อมเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ (โครงข่ายประสาทเทียมสามารถปรับตัวเองได้) 4. งานจัดหมวดหมู่และแยกแยะสิ่งของ 5. งานทำนาย เช่นพยากรณ์อากาศ พยากรณ์หุ้น 6. การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมควบคุมกระบวนการทางเคมีโดยวิธีพยากรณ์แบบจำลอง (Model Predictive Control) 7. การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่กระจายกลับในการทำนายพลังงานความร้อนที่สะสมอยู่ในตัวอาคาร 8. การใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการหาไซโครเมตริกชาร์ท การประยุกต์ใช้ข่ายงานระบบประสาทควบคุมระบบ HVAC

โครงข่ายประสาทเทียม หรือ ข่ายงานประสาทเทียม (artificial neural network) คือ โมเดลทางคณิตศาสตร์หรือโมเดลทางคอมพิวเตอร์สำหรับประมวลผลสารสนเทศด้วยการคำนวณแบบคอนเนคชันนิสต์ (connectionist) แนวคิดเริ่มต้นของเทคนิคนี้ได้มาจากการศึกษาโครงข่ายไฟฟ้าชีวภาพ (bioelectric network) ในสมอง ซึ่งประกอบด้วย เซลล์ประสาท (neurons) และ จุดประสานประสาท (synapses) ตามโมเดลนี้ ข่ายงานประสาทเกิดจากการเชื่อมต่อระหว่างเซลล์ประสาท จนเป็นเครือข่ายที่ทำงานร่วมกัน

การทํางานของระบบประสาทเทียมนั้น เปนการพยายามที่จะเลียนแบบการทํางานของสมองมนุษยผานกลไกของการเรียนรู โดยการใชประโยชนจากตัวอยางที่ผานมาหลายๆตัวอยางในการฝกฝน ซึ่งระบบประสาทเทียมสามารถถูกประยุกตเพื่อแกปญหาที่ไมมีรูปแบบ หรือ มีรูปแบบที่ซับซอนมากและยากที่จะเขาใจไดดวยความสามารถในการเรียนรูจากตัวอยางนี้ทําใหระบบประสาทเทียมมีความยืดหยุน และมีประสิทธิภาพ

ปจจุบันเทคโนโลยีตางๆมีผลตอการใชชีวิตของเราในปจจุบัน อยางมาก ในโลกอุตสาหกรรม หลายๆโรงงานมีการใชแขนกลเปนเครื่องมือสําคัญในการผลิต เชน ในอุตสาหกรรมประกอบรถยนต และ เพื่อควบคุมการทํางานของแขนกลใหเปนไปตามพิกัดเปาหมาย จึงมี ความจําเปนตองออกแบบการทํางานของแขนกลใหมีเสถียรภาพ และ ความแมนยําในระดับสูง

สรุปเนื้อหาการนำไปใช้ประโยชน์

การประยุกต์ใช้งานข่ายงานระบบประสาทเทียม

เนื่องจากความสามารถในการจำลองพฤติกรรมทางกายภาพของระบบที่มีความซับซ้อนจากข้อมูลที่ป้อนให้เรียนรู้ การประยุกต์ใช้ข่ายงานระบบประสาทจึงเป็นทางเลือกใหม่ในการควบคุม ซึ่งมีผู้นำมาประยุกต์ใช้งานหลายประเภท ได้แก่

1. งานการจดจำรูปแบบที่มีความไม่แน่นอน เช่น ลายมือ ลายเซนต์ ตัวอักษร รูปหน้า

2. งานการประมาณค่าฟังก์ชันหรือการประมาณความสัมพันธ์ (มี inputs และ outputs แต่ไม่ทราบว่า inputs กับ outputs มีความสัมพันธ์กันอย่างไร)

3. งานที่สิ่งแวดล้อมเปลี่ยนแปลงอยู่เสมอ (โครงข่ายประสาทเทียมสามารถปรับตัวเองได้)

4. งานจัดหมวดหมู่และแยกแยะสิ่งของ

5. งานทำนาย เช่นพยากรณ์อากาศ พยากรณ์หุ้น

6. การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมควบคุมกระบวนการทางเคมีโดยวิธีพยากรณ์แบบจำลอง (Model Predictive Control)

7. การประยุกต์ใช้โครงข่ายประสาทเทียมแบบแพร่กระจายกลับในการทำนายพลังงานความร้อนที่สะสมอยู่ในตัวอาคาร

8. การใช้โครงข่ายประสาทเทียมในการหาไซโครเมตริกชาร์ท การประยุกต์ใช้ข่ายงานระบบประสาทควบคุมระบบ HVAC

คำสำคัญ :
กลุ่มบทความ :
หมวดหมู่ :
แชร์ :
https://erp.mju.ac.th/acticleDetail.aspx?qid=764
ความคิดเห็นทั้งหมด (0)
ไม่มีข้อมูลตามเงื่อนไขที่ท่านกำหนด
รายการบทความการแลกเปลี่ยนเรียนรู้หมวดหมู่ : กลุ่มงานสายวิชาการ
ความรู้จากการเข้าร่วมอบรม/สัมมนา/ประชุมวิชาการ » ทรัพย์สินทางปัญญาที่เกี่ยวข้องกับเทคโนโลยีปรับแต่งจีโนม
เทคโนโลยีการปรับแต่งจีโนมระบบ CRISPR/Cas มีบทบาทสำคัญในเกษตรกรรมแม่นยำ โดยช่วยปรับปรุงพันธุ์พืชให้แม่นยำ ปลอดภัย และไม่จัดเป็น GMO การนำเทคโนโลยีไปใช้เชิงพาณิชย์ต้องคำนึงถึงทรัพย์สินทางปัญญา เช่น ส...
การรับรองพันธุ์  ทรัพย์สินทางปัญญา  เทคโนโลยีการปรับแต่งจีโนม (Genome Editing)  พันธุ์พืช     กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร   กลุ่มงานสายวิชาการ
ผู้เขียน ช่อทิพา สกูลสิงหาโรจน์  วันที่เขียน 12/9/2568 17:09:14  แก้ไขล่าสุดเมื่อ 26/9/2568 14:16:20   เปิดอ่าน 337  ครั้ง | แสดงความคิดเห็น 0  ครั้ง
การประเมินสมรรถนะอาจารย์ตามกรอบ Thailand PSF » การประยุกต์ใช้ความรู้จากการอบรมเชิงปฏิบัติการ แนวทางการเขียนผลงานด้านการเรียนการสอนเพื่อขอรับการประเมินสมรรถนะอาจารย์ตามกรอบ Thailand PSF
การประเมินสมรรถนะอาจารย์ตามกรอบ Thailand Professional Standards Framework (Thailand PSF) เป็นกระบวนการสำคัญในการรับรองคุณภาพการจัดการเรียนการสอนของอาจารย์ในระดับอุดมศึกษา เพื่อยกระดับมาตรฐานวิชาชีพ...
Thailand PSF  การประเมินสมรรถนะอาจารย์  ผลงานด้านการเรียนการสอน     กลุ่มงานตามสมรรถนะบุคลากร   กลุ่มงานสายวิชาการ
ผู้เขียน อัณชยารัศมิ์ เนาว์โสภา  วันที่เขียน 4/8/2568 18:18:40  แก้ไขล่าสุดเมื่อ 26/9/2568 15:12:06   เปิดอ่าน 1226  ครั้ง | แสดงความคิดเห็น 0  ครั้ง