Wprowadzenie do zastosowania sieci neuronowej
Poniższy artykuł zawiera szczegółowy opis zastosowania sieci neuronowej. Pierwsze pytanie, które pojawia się w naszym umyśle, brzmi: co oznacza Sztuczna sieć neuronowa? I dlaczego potrzebujemy Sztucznej Sieci Neuronowej? Sztuczne sieci neuronowe to modele obliczeniowe oparte na biologicznych sieciach neuronowych. Ułatwiają rozwiązywanie problemów, podczas gdy konwencjonalnie musimy pisać długi kod dla złożonych problemów.
Sieci neuronowe pomagają w rozwiązywaniu problemów bez obszernego programowania z regułami i warunkami specyficznymi dla problemu. Są to uproszczone modele stosowane w wielu podobnych rodzajach problemów z większością skomplikowanych obliczeń matematycznych za kulisami. Sieci neuronowe są znacznie szybsze w przewidywaniu po ich przeszkoleniu niż program konwencjonalny.
Różne typy sieci neuronowych to Convolution Neural Network, Feedforward Neural Network, Recurrent Neural Network, wielowarstwowy perceptron itp. Najczęściej stosowanym modelem sieci neuronowej jest Convolution Neural Network (CNN).
Sztuczne sieci neuronowe
Najpierw najpierw zrozummy Sztuczne sieci neuronowe (ANN). Istnieją głównie trzy warstwy w sztucznych sieciach neuronowych.
1. Warstwa wejściowa: Warstwa wejściowa to taka, która zawiera neurony odpowiedzialne za wprowadzanie cech. Oprócz neuronów dla cech, do warstwy wejściowej dodano również neuron dla odchylenia. Zatem w warstwie wejściowej znajduje się łącznie n + 1 neuronów. Odchylenie jest odpowiedzialne za przeniesienie linii lub krzywej z początku.
2. Ukryte warstwy: Ukryte warstwy to warstwy znajdujące się między warstwami wejściową i wyjściową. Liczbę ukrytych warstw można zmieniać w zależności od aplikacji i potrzeb. Głębokie sieci neuronowe to te, które zawierają więcej niż jedną ukrytą warstwę.
3. Warstwa wyjściowa: warstwa wyjściowa zawiera neurony odpowiedzialne za wyjście z problemu klasyfikacji lub prognozowania. Liczba zawartych w nim neuronów zależy od liczby klas wyjściowych.
Zastosowania sieci neuronowych
Sztuczne sieci neuronowe są szeroko stosowane w dziedzinach takich jak klasyfikacja lub etykietowanie obrazów, wykrywanie sygnału lub tłumaczenie języków, takich jak Google Translator. Może to być wykrywanie sfałszowania za pomocą jakiegoś biometrycznego lub sygnałowego lub jakiegoś rodzaju prognozy lub prognozy, możesz znaleźć wszystkie te rzeczy, które zostaną objęte parasolem Sztucznych Sieci Neuronowych.
Możemy szeroko klasyfikować aplikacje w następujących domenach:
- Zdjęcia
- Sygnały
- Język
1. ANN na zdjęciach
Sztuczne sieci neuronowe są obecnie szeroko stosowane w obrazach i filmach. Możemy znaleźć zastosowania sieci neuronowych od przetwarzania i klasyfikacji obrazów do nawet generowania obrazów. Znakowanie obrazu i wideo to także zastosowania sieci neuronowych. Obecnie sztuczne sieci neuronowe są również szeroko stosowane w biometrii, takiej jak rozpoznawanie twarzy lub weryfikacja podpisów.
Rozpoznawanie znaków: Musieliśmy znaleźć strony internetowe lub aplikacje, które proszą nas o przesłanie obrazu naszych dokumentów eKYC, prawda? Wszystko, co robią, to rozpoznają znaki na obrazach naszych dokumentów eKYC. Jest to szeroko stosowana aplikacja sieci neuronowej, która należy do kategorii rozpoznawania wzorców. Obrazy dokumentów lub starą literaturę można zdigitalizować za pomocą rozpoznawania znaków. Tutaj zeskanowane obrazy dokumentów są podawane do modelu, a model rozpoznaje informacje tekstowe w zeskanowanym dokumencie. Modelami używanymi do tego celu są CNN lub inne wielowarstwowe sieci neuronowe, takie jak sieć neuronowa z propagacją wsteczną.
Klasyfikacja lub etykietowanie obrazów: jakie to miłe, gdy nie możemy czegoś rozpoznać i używamy wyszukiwarki grafiki Google !! To jest dokładnie to, co nazywa się klasyfikacją obrazów lub oznacza obrazy, które są do niego podawane. Do klasyfikacji obrazów zwykle stosuje się sieć neuronową konwolucji lub sieć neuronową z wyprzedzeniem wstecznym. Istnieje również wiele innych modeli, ale należy wybrać model na podstawie zestawu danych do szkolenia i interesujących funkcji.
Uczenie się przy użyciu transferu można wykonać przy użyciu dowolnego wstępnie przeszkolonego modelu, jeśli zbiór danych dotyczących problemu jest podobny do zbioru danych wybranego przez ciebie wstępnie przeszkolonego modelu. Istnieje wiele wstępnie wyszkolonych modeli klasyfikacji obrazów, które są szkolone na milionach obrazów z różnych setek i tysięcy klas. Niektóre modele to ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet i wiele innych jest dostępnych.
Wykrywanie obiektów: Wykrywanie obiektów na podstawie obrazów jest szeroko stosowane do wykrywania dowolnego obiektu i klasyfikowania obrazu na podstawie tego. Potrzebuje dużego zestawu danych szkoleniowych ze jasno określonymi wszystkimi współrzędnymi obiektu będącego przedmiotem zainteresowania. Powszechnie stosowanymi modelami wykrywania obiektów są YOLO (You Look Only Once) i SSD (Single Shot Object Detectors).
Generowanie obrazu: Generowanie obrazu pomaga w generowaniu fałszywych obrazów na podstawie danych. Generowanie karykatur można również uznać za jedno z jego zastosowań. GAN (Generative Adversarial Networks) są używane do modeli generowania obrazów. Składają się z generatora obrazu i dyskryminatora.
2. ANN w Sygnałach
ANN jest systemem opartym na biologicznej sieci neuronowej, jednym z rodzajów neuronów w ANN jest -
Rozpoznawanie mowy: System rozpoznawania mowy konwertuje sygnały mowy i dekoduje je na tekst lub inną formę znaczenia. Można powiedzieć, że jest to bezpośredni przykład aplikacji w wirtualnych asystentach lub chatbotach. Obecnie inteligentny dom Google, Alexa, Siri, pomoc Google lub Cortana są znane większości z nas.
3. ANN w języku
Można to podzielić na dwa modele głównie jako:
Klasyfikacja i kategoryzacja tekstu : Klasyfikacja tekstu jest istotną częścią wyszukiwania i filtrowania dokumentów, wyszukiwania w Internecie oraz identyfikacji języka i analizy sentymentów. Sieci neuronowe są aktywnie wykorzystywane do tego rodzaju zadań.
Rozpoznawanie nazwanych elementów i części tagowania mowy to niektóre z aplikacji wchodzących w zakres przetwarzania języka naturalnego (NLP). Powszechnie stosowanymi modelami są sieci RNN (Recurrent Neural Networks) i sieci pamięci długoterminowej (LSTM). Chociaż CNN są również używane w niektórych aplikacjach.
Generowanie języka i podsumowanie dokumentów: Generowanie języka naturalnego oraz parafrazowanie i podsumowywanie dokumentów są szeroko stosowane do generowania dokumentów i podsumowywania wielu dokumentów. Ich aplikacje można znaleźć w generowaniu raportów tekstowych z tabel danych, automatycznym pisaniu raportów, podsumowywaniu raportów medycznych, generowaniu historii i żartów itp.
Modelem powszechnie stosowanym do generowania tekstu jest model Recurrent Neural Network (RNN).
Wniosek
Sieci neuronowe ułatwiają trudne problemy dzięki intensywnemu szkoleniu. Są szeroko stosowane do klasyfikacji, przewidywania, wykrywania obiektów i generowania obrazów, a także tekstu.
Polecane artykuły
Jest to przewodnik po aplikacji w sieci neuronowej. Tutaj omawiamy również wprowadzenie dotyczące zastosowania sieci neuronowej. Możesz także zapoznać się z następującymi artykułami, aby dowiedzieć się więcej -
- Klasyfikacja sieci neuronowej
- Narzędzia do skanowania sieciowego
- Recurrent Neural Networks (RNN)
- Uczenie maszynowe a sieć neuronowa